Breve Resumo
Este vídeo demonstra como configurar um agente de IA integrado ao WhatsApp de forma gratuita, utilizando Docker, N8N, API do WhatsApp (WAHA) e Redis. O tutorial é ideal para iniciantes em automação que não desejam investir em uma VPS inicialmente. O vídeo aborda desde a instalação do Docker e download dos arquivos necessários até a configuração do N8N, conexão com o WhatsApp e criação de um workflow básico para responder mensagens com a ajuda da IA.
- Instalação e configuração de Docker, N8N, WAHA e Redis de forma gratuita.
- Conexão do WhatsApp e configuração de um workflow básico com IA.
- Criação de um agente de IA para responder mensagens no WhatsApp.
Instalação do Docker e Download dos Arquivos Necessários [0:30]
Para começar, é necessário ter o Docker instalado. O Docker Desktop pode ser baixado do site oficial para MacOS, Windows e Linux. Após a instalação do Docker, o próximo passo é baixar o arquivo docker-compose.yml fornecido na descrição do vídeo. Este arquivo será utilizado para configurar e iniciar os serviços necessários: N8N, WAHA e Redis.
Configuração do Docker Compose [1:00]
Crie uma nova pasta chamada "N8N waha local" e coloque o arquivo docker-compose.yml dentro dela. Abra o terminal dentro desta pasta e execute o comando docker-compose up -d. Este comando irá baixar e iniciar automaticamente o N8N, WAHA e Redis no seu Docker. Após a execução, abra o aplicativo Docker para verificar se todos os serviços estão rodando corretamente.
Configuração do WAHA (API do WhatsApp) [1:57]
No Docker, localize o serviço WAHA e clique no link correspondente para abrir o painel de controle no navegador. Acesse o "dashboard" e, na seção "default", clique em "start" para conectar o WhatsApp. Utilize a função de dispositivos conectados no WhatsApp para ler o QR code exibido no navegador e conectar sua conta.
Configuração do N8N [2:31]
No Docker, clique no link do N8N para abrir a interface no navegador. Crie uma conta informando e-mail, nome, sobrenome e senha. Após o registro, preencha o formulário inicial e selecione a opção de uso pessoal. Para ativar funções extras gratuitas, copie a chave de ativação enviada para o seu e-mail e cole em "settings" > "enteration key" no N8N.
Instalação do Node do WAHA no N8N [3:21]
Para integrar o WAHA ao N8N, instale o "community node" do WAHA. Vá em "community nodes", procure por "N8N-nodes-wha", marque a caixa e clique em "install". Este node permitirá que o N8N interaja com o WhatsApp através do WAHA.
Criação do Workflow no N8N [3:37]
Inicie um novo workflow no N8N e renomeie-o para "WhatsApp". Adicione um trigger "WebHook" e configure o método como "POST" e o path como "webhook". Copie a URL de teste gerada e cole-a nas configurações do webhook da sua sessão no dashboard do WAHA. Nos eventos do WAHA, selecione apenas "message" e atualize.
Tratamento de Dados com o Node "Set" [4:44]
Adicione um node "Set" e renomeie-o para "dados". Configure os seguintes campos: session, chat ID, push name, payload ID, event e message. Extraia os valores correspondentes do WebHook para esses campos. Adicione também o campo "from me" e copie o valor de "payload from me".
Criação de Rotas com o Node "Switch" [6:10]
Adicione um node "Switch" para criar diferentes rotas com base no tipo de evento. Configure a condição para que, se o "event" for igual a "message", o fluxo siga para a próxima etapa.
Configuração do Agente de IA com Google Gemini [6:32]
Adicione um node "AI Agent" e configure-o para definir o prompt abaixo. Utilize a mensagem recebida como prompt. Adicione uma instrução para o agente, como "Você é um guia turístico que sabe tudo sobre Foz do Iguaçu". Utilize o modelo Google Gemini 2.0 flash, que é gratuito. Para obter a API key, pesquise "Gemini API Key" no Google e siga as instruções para criar uma chave no Google AI Studio.
Configuração da Memória com Redis [8:25]
Adicione um node "Redis Chat Memory". Configure a credencial com a senha "default", usuário em branco e host como "host.docker.internal". Defina o session ID como o chat ID extraído dos dados e configure o tempo de vida da sessão (session time to leave) para 3600 segundos (1 hora) e o tamanho da janela de contexto (context window length) para 10 mensagens.
Envio de Mensagens com WAHA [9:28]
Adicione um node do WAHA para enviar mensagens. Configure a credencial do WAHA alterando o host URL para "host.docker:3000". Utilize os dados do node "dados" para preencher o session, chat ID e payload ID. Adicione outro node do WAHA para enviar a resposta gerada pela IA. Utilize o output do node "AI Agent" como texto da mensagem.
Finalização e Teste do Workflow [11:07]
Ative o workflow e teste enviando uma mensagem para o seu número do WhatsApp. O agente de IA deverá responder com base nas instruções fornecidas. O vídeo demonstra que a memória do agente funciona, lembrando informações fornecidas em conversas anteriores.
Limitações e Curso do Autor [11:42]
O autor menciona que esta configuração tem limitações, como a impossibilidade de receber webhooks de outros programas devido à execução na rede local. Ele também anuncia um curso sobre criação de agentes de IA com N8N, WAHA e Evolution, tanto localmente quanto em VPS, e oferece um preço promocional de lançamento. Além disso, ele sugere a Hostinger para quem deseja assinar uma VPS.