Automação com IA e n8n: do fluxo ao agente
Automação com IA dá certo quando o desenho prevê onde o modelo vai errar. Este guia reúne os posts do Fluxonar sobre isso, da escolha entre robô e agente até a conta de quanto cada tarefa custa.
Boa parte dos exemplos vem do próprio blog: os rascunhos nascem com apoio de IA e passam por contrato de conteúdo, testes e revisão humana antes de publicar, e os erros que esses portões barraram estão documentados nos posts.
Decidir o que automatizar
RPA vs. Agentes de IA: a virada para automações agênticas
A diferença entre o robô que segue regras fixas e o agente que decide, o ponto frágil de cada um e o modelo híbrido.
Por que agentes de IA quebram fora do laboratório
Por que modelos de ponta resolvem menos de 25% das tarefas profissionais reais, e o que tratar antes: ambiguidade, contexto e rastro.
A conta do WhatsApp com IA: o que a Meta cobra e o que automatizar
Quanto a Meta cobra pelo atendimento com IA no WhatsApp, o que automatizar, o que manter humano e como fazer a conta.
Construir com segurança
Automação resiliente: por que fluxos quebram em silêncio
Retry, dead-letter queue, sentinela e alerta humano para o fluxo que falha sem avisar.
Contrato de conteúdo: onde o pipeline de IA pode errar sem publicar
Um schema Zod entre o modelo e o repositório: taxonomia fechada e build que reprova o erro antes da produção.
n8n como servidor MCP: quando o agente chama seu workflow sozinho
O que muda quando o agente chama o workflow do n8n sozinho e o que conferir antes de ligar.
Sentinela: caso técnico de um monitor das normas do ONS
Um monitor de fonte oficial com coleta agendada, comparação de versões e análise de relevância com IA só sobre conteúdo público, sempre com publicação humana.
Controlador industrial exposto: o ataque que apagou o alarme
O ataque a controladores industriais que só precisou do equipamento acessível, e as defesas que servem para qualquer automação.
Vibe coding: ferramentas e como usar sem criar problema
Ferramentas para programar conversando com a IA e o passo a passo para não publicar falha de segurança.
Medir custo e conferir o resultado
Claude Fable 5.2 vs Gemini 4 Carbon: o custo real no enxame
Comparativo de preços, cache de dezembro e esforço adaptativo para combinar Fable 5.2 e Carbon em enxames híbridos.
O que custa um ciclo multiagente: 6,67 milhões de tokens
A conta de um ciclo multiagente, rodada por rodada: 6,67 milhões de tokens e o que o gate barato economizou.
Haiku 5.5: o corte de 90% não é a conta que você paga
Por que o corte no preço por token não é o que você paga, e como calcular o custo por tarefa.
Harness de agente: os gates que barraram erro real neste blog
Os gates que barraram erro real neste blog e os erros que nenhum gate pega.
Memória de projeto para IA: como não recomeçar do zero a cada sessão
Um arquivo Markdown versionado para o assistente não recomeçar do zero a cada sessão.
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