Esse artigo explicará em detalhes como funciona o template padrão do n8n para uso com o ByteGPT, bem como suas funcionalidades e facilitadores para auxiliar a integração do Kommo com IA.
Introdução
Esta automação gerencia o recebimento de mensagens, o processamento inteligente via IA e a atualização automática de dados no CRM Kommo, utilizando o n8n como orquestrador.
1. Gatilho e Entrada (Trigger)
O fluxo utiliza um Chat Trigger como gatilho de inicialização. Nesse bloco é possível encontrar a URL de chat, a conexão com o ByteGPT é feita utilizando o link encontrado nessa etapa.
- Mensagem Recebida: O fluxo inicia quando um novo evento de mensagem é detectado no Kommo.
Veja com mais detalhes como conectar o n8n no Kommo neste link: Como conectar n8n no Kommo utilizando o ByteGPT.
Msgchat (Manual): Um nó de tratamento inicial que organiza o conteúdo da mensagem recebida para que a IA possa interpretá-la corretamente.
2. Agente Principal de IA
Este é o “cérebro” do fluxo. O nó AI Agent – Respostas utiliza um modelo de linguagem para decidir como responder ao usuário com base no contexto.
Nesse bloco é possível agregar o System Message para ajustar as instruções e comportamentos da IA.
Recursos da IA utilizados:
Para que o agente funcionar com precisão, o bloco utiliza três itens importantes:
Modelos de IA (Chat Model): No fluxo, utiliza-se o Gemini Chat Model. Ele é responsável pelo raciocínio lógico e geração de texto.
Alternativas possíveis: GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet ou modelos locais via Ollama.
Memória (Simple Memory): Essencial para manter a continuidade da conversa. Ela armazena as últimas interações para que a IA saiba o que foi dito anteriormente, evitando que o usuário precise repetir informações.
- Esse recurso utiliza uma janela pré-definida para armazenar as últimas interações da IA, nesse caso, 5.
Ferramentas (Tools/RAG): Permitem que a IA execute ações externas ou consulte bases de dados. No exemplo:
Get Google Sheets: Uma ferramenta de consulta que permite à IA ler dados de uma planilha (RAG – Retrieval-Augmented Generation) para responder com informações atualizadas sobre preços, estoque ou serviços.
3. Alteração de campos utilizando o endpoint do ByteGPT
- HTTP Request (Atualiza Campos Kommo): Em vez de construir um corpo de requisição complexo em JSON para a API nativa do Kommo, utiliza-se o ByteGPT como facilitador.
Nesse bloco, é feito um método GET para um endpoint de UPDATE do ByteGPT. Este endpoint recebe parâmetros simples e o ByteGPT encarrega-se de traduzir essa instrução para o CRM, atualizando campos de leads ou contatos.
Também é possível utilizar endpoints específicos para mudança de estágio do lead ou pausa.
Veja com mais detalhes no artigo: Como atualizar campos do Kommo usando ByteGPT + n8n
4. Finalização
- Define Retorno (Manual): Um nó final que formata a resposta que será enviada de volta ao chat do usuário, garantindo que o ciclo de comunicação seja encerrado com a mensagem gerada pela IA.
Benefícios dessa estutura:
Código Baixo (Low-code): O uso do ByteGPT remove a barreira técnica de autenticação e estruturação de payloads JSON do Kommo.
Contexto Dinâmico: A combinação de Memória e Google Sheets permite um atendimento personalizado e baseado em dados reais.
Escalabilidade: É fácil substituir o modelo (ex: trocar Gemini por GPT) sem precisar reconstruir a lógica de conexão com o CRM.
Bonus
A Bytebio pode auxiliar na construção de fluxos para integração de IA utilizando o ByteGPT com n8n em um serviço pontual.