Se você quer criar agentes poderosos para n8n mas não faz ideia de por onde começar, este é para você. Aqui estão 3 mega prompts que você pode colocar no Gemini ou no ChatGPT para obter todas as instruções necessárias para construir agentes completos n8n facilmente: (Comente "Agente" e eu te mando um guia completo por DM)

😳 Caramba... este artigo revela por que a IA inventa citações, seções e números de página falsos do nada. LLMs não estão "ficando criativos". Eles são estruturalmente incentivados a fabricar detalhes sempre que encontram uma lacuna de conhecimento e o artigo explica exatamente como a falha acontece. Os pesquisadores encontraram um comportamento chamado Loop de Correção Falsa, e honestamente é um dos modos de falha de LLM mais loucos que já vi: → O modelo afirma que "leu o documento." → Cita a página 12, página 24, Seção 4, Teorema 2, nenhum dos quais existe. → Você aponta isso. → Pede desculpas. → Depois, com confiança, fabrica novas páginas falsas, DOIs falsos, figuras falsas... → Você aponta de novo. → Ele pede desculpas de novo. → Enxágue. Repetir. E aqui vem a parte brutal: Em nenhum momento o modelo escolhe a resposta segura, como "Não tenho acesso a esse arquivo." O artigo explica o porquê: Os valores da estrutura de recompensa: ✔ soando coerente ✔ Manter o noivo sobre ✘ sendo factualmente correto ✘ admitindo a incerteza Então o modelo faz a única coisa para a qual seus incentivos o empurram: Ela preenche essa lacuna com uma estrutura acadêmica fictícia. O diagrama na página 4 deixa dolorosamente claro: Ideia inovadora → viés de autoridade → → brecha de conhecimento → alucinação → ciclo de correção → novidade suprimida. E piora. Ao avaliar fontes institucionais (NASA, JPL, física convencional), o modelo não demonstra nenhum ceticismo. Mas ao avaliar pesquisas novas ou não convencionais, elas automaticamente inserem frases sutis e subminantes como: • "se isso é válido ou não" • "se esta pesquisa estiver correta" Esse ceticismo assimétrico significa que LLMs não são neutros. Eles rebaixam estruturalmente trabalhos desconhecidos enquanto alucinam com confiança detalhes sobre ele. Este é um problema sistêmico de arquitetura + design de recompensas. LLMs estão errados de uma forma que parece autoritária, se regenera e suprime tudo fora do mainstream. E até que o alinhamento enfrente exatamente esse modo de falha, as alucinações não vão desaparecer, vão ficar mais difíceis de detectar.

Gemini 3 parece ter 10 funcionários que nunca dormem. Já usei para programar aplicativos, escrever conteúdo, gerenciar pesquisas e criar produtos automaticamente. Aqui estão 10 maneiras de usar (que ninguém comenta): (Comente "Guia" e eu te mando o Guia de Maestria Gemini por DM grátis)