Fluxo no n8n

Visão geral

O fluxo principal do chatbot foi construído no n8n e organiza o caminho percorrido pela mensagem desde o momento em que ela é enviada pelo usuário até o retorno da resposta no chat.

O workflow atual é multiagente, com um roteador de intenções que direciona a conversa para um agente especialista (Cardiologia, Dermatologia, Endocrinologia) ou para um agente geral (Dúvidas gerais).

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Objetivo do fluxo

O objetivo do workflow principal é:

• receber a mensagem enviada pelo usuário;
• organizar os dados recebidos;
• enviar a pergunta para o agente principal;
• utilizar o contexto da conversa, quando necessário;
• tratar a saída da resposta;
• devolver a resposta final ao frontend.

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Etapas do fluxo

1) Entrada (Webhook)

• Node: Webhook
• Método: POST
• Recebe o payload do frontend no body (o n8n expõe isso como $json.body).

Campos esperados:

• body.user (id do usuário/sessão)
• body.content (texto da mensagem)
• body.so (sistema operacional)
• body.timestamp (ISO timestamp)

2) Normalização de campos (Set)

• Node: Edit Fields

Padroniza a entrada para o restante do workflow usando os mesmos nomes sob body.*.

3) Roteamento de intenção (Agente roteador)

• Node: AI Agent

Função: classificar o texto do usuário em exatamente uma intenção:

• cardiologia
• dermatologia
• endocrinologia
• duvidas_gerais

Observação: o Switch atual compara o output com strings contendo aspas (ex.: "cardiologia"). Isso reflete como o agente está configurado hoje.

4) Switch (ramificação por especialidade)

• Node: Switch

Direciona para um dos agentes especialistas:

• Cardiologia → AI Agent1
• Dermatologia → AI Agent2
• Endocrinologia → AI Agent4
• Dúvidas gerais → AI Agent3

Cada agente possui:

• um prompt de sistema com regras e formato de saída;
• memória conversacional em Postgres (nodes Postgres Chat Memory*);
• ferramenta RAG (Vector Store) quando aplicável.

5) Normalização da saída (Code in JavaScript)

• Node: Code in JavaScript

Objetivo: proteger o workflow contra respostas em formato inesperado.

O que ele faz:

1. remove blocos json ... caso existam;
2. tenta isolar o trecho entre o primeiro { e o último };
3. faz JSON.parse;
4. mapeia chaves para um formato padrão no item:

• status (default: PENDENTE)
• texto_resposta
• quando PENDENTE: dados_pendentes, dados_coletados
• quando FINALIZADO: encaminhamento_sisreg, especialidade, classificacao_de_risco, dados_estruturados, fontes_consultadas

Se o parse falhar, o node faz fallback:

• status = PENDENTE
• texto_resposta = output bruto do agente
• is_json_valid = false + error

6) Condicional e resposta ao frontend

• Node: If (verifica status == PENDENTE)
• Nodes finais: Respond to Webhook / Respond to Webhook1

Ambos respondem no formato:

{ "output": "..." }

Resumo do caminho da mensagem

Frontend → Webhook → Edit Fields → AI Agent (Router) → Switch → Agente especialista → Code (normaliza JSON) → If → Respond to Webhook