Guia definitivo para integrar OpenAI e LangChain no n8n. Aprenda a criar credenciais, configurar AI Agent, usar embeddings e implementar RAG em workflows de automação.

Para usar OpenAI e LangChain no n8n você precisa fazer duas coisas: primeiro, criar a credencial OpenAI; depois, usar essa credencial nos nodes de OpenAI e nos nodes AI / LangChain (AI Agent, Embeddings etc.). Abaixo está o passo a passo bem direto.

📋 O que você vai aprender:

✓ Criar e configurar credenciais OpenAI no n8n
✓ Testar a conexão com nodes OpenAI simples
✓ Usar OpenAI com LangChain AI Agent
✓ Implementar embeddings para RAG
✓ Resolver erros comuns de configuração

1. Criar a credencial da OpenAI no n8n

Passo 1.1: Acessar o gerenciador de credenciais

Abra seu n8n e vá em Credentials (menu lateral).

Passo 1.2: Adicionar nova credencial

Clique em Add credential e procure por OpenAI (credencial nativa).

Passo 1.3: Configurar API Key

No campo API Key, cole a chave que você gerou em platform.openai.com (menu API keys).

Se você não usa múltiplas organizações na OpenAI, deixe o campo Organization ID em branco.

Passo 1.4: Salvar credencial

Clique em Save para salvar a credencial.

✅ Credencial criada com sucesso!

Depois disso, qualquer node compatível (OpenAI Chat, AI Agent, Embeddings OpenAI etc.) pode usar essa credencial via dropdown.

2. Testar a conexão com um node OpenAI "simples"

Antes de usar recursos avançados de LangChain, é importante validar que sua credencial está funcionando corretamente.

Passo 2.1: Criar novo workflow

Crie um novo workflow no n8n.

Passo 2.2: Adicionar gatilho

Adicione um gatilho simples, por exemplo Manual Trigger.

Passo 2.3: Adicionar node OpenAI

Depois do gatilho, clique em + e adicione o node OpenAI (app node oficial).

Passo 2.4: Configurar o node OpenAI

No node OpenAI:

Em Resource, escolha "Chat" ou similar
Em Credentials, selecione a credencial OpenAI que você acabou de criar
Em Model, escolha um modelo como gpt-4.1 ou equivalente que sua conta permita
Em Prompt, escreva uma mensagem de teste, por exemplo: "Resuma o conceito de n8n em uma frase."

Passo 2.5: Executar e validar

Clique em Execute Node. Se a resposta JSON vier preenchida com o texto do modelo, sua integração com OpenAI está funcionando.

🎯 Teste Validado

Com essa validação básica você confirma que a API Key está correta e que o n8n consegue se comunicar com os servidores da OpenAI sem problemas.

3. Usar OpenAI dentro dos nodes de LangChain (AI / Agent)

Agora que a credencial está validada, vamos integrar OpenAI com os nodes avançados de LangChain no n8n.

3.1 Configurar o AI Agent com OpenAI

Passo 3.1.1: Criar workflow para AI Agent

No mesmo workflow (ou em outro), adicione um gatilho (Manual, Webhook ou Chat Trigger).

Passo 3.1.2: Adicionar node AI Agent

Clique em + e procure por AI Agent (node baseado em LangChain).

Passo 3.1.3: Configurar LLM no AI Agent

No painel do AI Agent:

Em Chat Model (ou "LLM"), escolha o provedor OpenAI
Em Credentials, selecione a mesma credencial OpenAI criada antes
Defina o modelo (por exemplo, gpt-4.1-mini ou outro disponível)

Passo 3.1.4: Definir System Prompt

Em System prompt, descreva o papel do agente (por exemplo, "Você é um assistente que responde dúvidas sobre o meu produto digital.").

Conecte o gatilho → AI Agent e execute o workflow para testar uma pergunta.

✅ AI Agent configurado!

Assim, você já está usando OpenAI + LangChain (AI Agent) dentro do n8n, sem precisar escrever código.

3.2 Usar Embeddings OpenAI (para RAG)

Se quiser usar LangChain com RAG (busca em documentos), use o node Embeddings OpenAI:

Passo 3.2.1: Adicionar node Embeddings

Adicione um node Embeddings OpenAI em um workflow de preparação de dados.

Passo 3.2.2: Configurar credenciais e modelo

Em Credentials, escolha sua credencial OpenAI
Em Model, selecione o modelo de embeddings adequado (por exemplo, text-embedding-3-small, se disponível)

Passo 3.2.3: Configurar texto de entrada

Em Text, use uma expressão como {{$json.text}} para passar o conteúdo que você quer transformar em vetor.

Passo 3.2.4: Armazenar vetores

Salve esses vetores em um banco vetorial ou base própria; depois, em outro fluxo, use a busca vetorial + AI Agent para responder perguntas com contexto.

🔍 RAG - Retrieval-Augmented Generation

Com embeddings você transforma textos em vetores numéricos que representam o significado semântico. Isso permite buscar documentos relevantes por similaridade e usar como contexto para o AI Agent gerar respostas mais precisas e fundamentadas.

4. Usar LangChain em modo avançado (opcional)

Se precisar de controle ainda mais fino sobre a integração LangChain + OpenAI:

4.1 Community Nodes

Habilite Community Nodes e instale pacotes específicos de LangChain (quando aplicável) para ter nodes como LangChain Code Node.

4.2 LangChain Code Node

No LangChain Code Node, você consegue escrever lógica personalizada (escolha dinâmica de ferramentas, cadeias complexas, etc.), mas continua usando a mesma credencial OpenAI para o LLM.

⚠️ Quando usar modo avançado?

Para a maioria dos casos (chatbots, agentes simples, RAG básico), os nodes nativos OpenAI, AI Agent e Embeddings OpenAI já são suficientes. Use modo avançado apenas quando precisar de lógica muito customizada.

5. Checklist rápido de erros comuns

Durante a configuração, alguns erros podem aparecer. Veja como resolver os mais comuns:

❌ Erro 401 / 403

Causa: Chave errada ou expirada.

Solução: Gere nova API key no painel da OpenAI e atualize a credencial no n8n.

❌ Modelo não encontrado

Causa: O ID de modelo que você escolheu não existe na sua conta ou foi descontinuado.

Solução: Verifique na documentação OpenAI quais modelos estão ativos e disponíveis para sua conta.

❌ Timeout ou custo alto

Causa: Input muito grande ou modelo muito pesado.

Solução: Reduza tamanho de input, use modelos menores (gpt-4.1-mini ou gpt-3.5-turbo) e configure timeout no node (campo Timeout nos nodes OpenAI/Embeddings).

💡 Dica de Debug

Use sempre o painel de Executions do n8n para visualizar logs detalhados de cada chamada. Isso facilita identificar onde exatamente está ocorrendo o erro na comunicação com a API da OpenAI.

Conclusão

Configurar OpenAI e LangChain no n8n é um processo direto que abre possibilidades ilimitadas para automação inteligente. Com credenciais configuradas, você pode:

Criar chatbots inteligentes com AI Agent
Implementar RAG para respostas baseadas em documentos
Automatizar classificação e análise de textos
Construir agentes autônomos multi-step

🚀 Próximos Passos

Agora que você tem OpenAI e LangChain configurados, explore:

Tutorial de criação de agentes autônomos
Implementação de RAG com vector stores
Integração com outras ferramentas (Slack, Gmail, CRM)
Otimização de custos e performance

Como Configurar OpenAI e LangChain no n8n Passo a Passo