Construindo um sistema de monitoramento de marca AI multi-agente com N8N e BrightData

N8N e desafio brilhante: fluxo de trabalho imparável Este é um envio para o desafio dos agentes da IA, alimentado por N8N e Bright Data, o que eu criei, criei o BrandGuard AI-um sistema abrangente de monitoramento de reputação de marca multi-agente que transforma fundamentalmente como as empresas rastreiam e respondem às mencionadas on-line. Esta não é apenas mais uma ferramenta de monitoramento de mídia social – é uma plataforma inteligente e totalmente automatizada que processa mencionar a marca através de um sofisticado pipeline de IA. O sistema aborda um problema criticamente importante: no mundo digital hiper-conectado de hoje, a marca menciona se espalham por inúmeras plataformas com tanta intensidade que as equipes humanas fisicamente não podem rastreá-las de maneira eficaz. Os métodos tradicionais são muito lentos, manuais demais e carecem de profundidade para separar sinais críticos do ruído. BrandGuard AI solves this through: Automatic collection of meaningful brand mentions from major social platforms (Twitter, Reddit, LinkedIn) using reliable BrightData data streams with simple mechanisms for adding new sources Intelligent analysis of each significant mention through Google Gemini AI to extract sentiment, urgency level, business impact, and crisis indicators Automated report generation with daily and weekly strategic summaries that typically require hours of analytical work Instant access via a conversational Slack Bot que entende consultas naturais como “Mostre-me menções críticas para hoje” ou “Mostre-me o que há com a Apple Today” Insights em tempo real entrega através de um painel dinâmico da web com visualizações interativas que a singularidade do sistema está em sua arquitetura multi-agente-Cada função de chave (análise de dados, análise, análise, Relatórios, Usuário) é tratada por um trabalho especializado. Esse design modular garante resiliência, escalabilidade e manutenção excepcionais. Demo Live Demo: BrandGuard Aigithub Repositório: Monitoramento inteligente de reputação da marca Monitoramento da marca Systemautomated IA Monitoramento da marca com análise automatizada, relatórios e uma interface de folga de linguagem natural. 🎯 O que é Brandguard AI? A BrandGuard AI é um sistema abrangente de monitoramento de reputação de marca totalmente automatizado, construído no N8N. Ele foi projetado para: 🕷️ Menções de marca de coleta das principais plataformas sociais como Twitter, Reddit e LinkedIn. 🧠 Analise cada menção quanto ao sentimento, urgência e impacto nos negócios usando o Google Gemini AI. Data Dados enriquecidos na loja em um banco de dados estruturado do MongoDB. 📊 Gere relatórios analíticos automatizados e semanais automatizados com insights estratégicos. 🖥️ Visualize dados através de um painel dinâmico da web. 💬 Interaja com os usuários por meio de um bot de Smart Slack que entende consultas de linguagem natural. 🚨 Alerta sua equipe sobre menções críticas. 🗗️ Arquitetura do sistema O sistema é uma coleção de fluxos de trabalho N8N interconectados que criam um pipeline de processamento de dados completo, da coleção às interfaces voltadas para o usuário. Gráfico Subgraff TD “Coleta de dados… o sistema é totalmente funcional e implantado em um ambiente de produção. O código -fonte completo inclui todos os fluxos de trabalho N8N, configurações do docker e documentação de configuração. Fluxo de trabalho N8N O sistema BrandGuard AI é construído em um sistema de dados de flow -flows. – Executa a análise de IA através do Google Gemini e salva para MongoDB 2. Relatórios de IA: Ai Resumo diário – gera resumos analíticos diários AI Resumo Semanal – Cria relatórios estratégicos semanais 3. Interfaces de usuário mencionado: BrandGuard Remonse com linguagem natural – O painel é um dos dados Extensibilidade do fluxo de trabalho: padrão adaptador para fácil adição de fontes de dados Resiliência: Manuseio de erros centralizados e monitoramento de estado Scalabilidade: Gerenciamento de tarefas por meio da coleta de trabalhos MongoDB Arquivos JSON Completos: Disponível na pasta /Work Flows do github Repository Repositor Agente: Instruções do sistema: “Analise menciona a marca e devolva JSON estruturado com campos: Sentiment_score, confiança, urgency_level (1-10), key_topics, crisis_indicators, Business_Impact, severidade, Menção recomendada” Modelo: Google Gemini Flash e PRO para compreensão contextual profunda: Menção sem mencionação é analisada é analisada. Instruções: “Você é um assistente de análise de reputação da marca. Interprete as consultas do usuário e traduz -as em consultas do MongoDB. Funções disponíveis: Ajuda, hoje, marca, pesquisa, crítica, resumo “Modelo: Google Gemini Flash for Natural Language Processing Memory: Contexto da sessão em uma única solicitação Ferramentas: Conector MongoDB, Formatação de mensagens Slack Agentes de relatórios: Instruções do sistema:” Crie um resumo executivo com base nas mensões da marca para o período especificado. Inclua tendências, momentos críticos, recomendações “Modelo: Google Gemini Pro para insight Generation Memory: Dados agregados para as ferramentas de período: PIPELO DE AGREGAÇÃO DO MONGODB Node verificado Node BrightData é a base de todo o pipeline de coleta de dados: o Data DataSyTer: Utilizei o BrightData Official BrightDATA e o node no N8N para sua integração com os dados. Postagens do LinkedIn com capacidade de adicionar novas filtragem: por palavras -chave da marca, métricas de engajamento (curtidas, repostos) Frequência: Coleção automática a cada N horas até o formato de dados de agendamento N8N: JSON com Metadados Ricos (Authorats, Time, Métricas de Engajamento) Chave BrightAgs Data: Qualidade de dados: Dados, Dados de Time, Complexação de Complexação) PRETABILÍVELS PRETABILÍVELS) Volumes de menções sem a conformidade com a carga de infraestrutura: todos os dados coletados em conformidade com a solução arquitetônica da plataforma com adaptadores: implementei um padrão de adaptador para trabalhar com diferentes fontes do BrightData. A lógica do sistema principal. Uma arquitetura multi -agente depois de estudar as limitações da abordagem monolítica. Reddit, LinkedIn) Retorna dados em diferentes formatos Solução: Padrão de adaptador implementado usando o nó Switch no N8N, onde cada fonte possui seu adaptador para o desafio de normalização de dados 2: IA Análise Problema de Confiabilidade: o Google Gemini às vezes retornou os valores de JSON INVALID ou os nomes perdidos do N8N Solution 3 Solution 3: Solution Solution: Jon Validation, Retry Logic e Faltback Values ​​em N8n Codos Códigos 3 Notes 3 Códigos 3 Códigos Solution 3 Solution 3 Solution 3: Solution Solution: Solution Solution: Retry Logic e Retry e Fallback em N8N Codes Nodes Hallester 3 implemented job-based architecture with state tracking in MongoDB and asynchronous processing Challenge 4: Slack Bot User Experience Problem: wanted natural conversation with the bot, not rigid commands Solution: used Google Gemini for NLU (Natural Language Understanding), allowing the bot to understand free-form questions What I Learned Technical Insights: Power of n8n as orchestrator: n8n proved to be the ideal tool for creating complex multi-agent systems thanks to visual programming and rich integration ecosystem Importance of data quality: working with BrightData showed the critical importance of clean, structured data for AI analysis AI prompt engineering: creating effective prompts for structured output is an art requiring multiple iterations Architectural Lessons: Modularity above all: dividing the system into independent agents significantly simplified development, debugging, and scaling Importance of state monitoring: job-based architecture with tracking in MongoDB enabled creation of a Sistema transparente e desbaste Este projeto mostrou-se como as plataformas modernas de código de baixo código podem ser usadas para criar soluções de AI em nível empresarial com o mínimo de tempo e investimento em recursos. Orquestrar vários agentes de IA transformados em um processo intuitivo de criação de fluxos de trabalho interconectados. novas tecnologias e criação de soluções inovadoras.

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