Nó Anthropic (Claude)

O nó Anthropic (anthropic_messages) chama modelos Claude (Opus, Sonnet, Haiku) pelo proxy de IA de workflows da WhatsWave. Use-o para raciocínio de alta qualidade, análise de contexto longo e seguimento cuidadoso de instruções nas Automações.

Figura 1: Nó Anthropic — API key, model, prompt e temperature

O que faz

A cada execução, o engine do workflow:

1. Resolve variáveis no JSON de Messages
2. Envia POST {{API_URL}}/workflows/ai/chat com provider anthropic
3. Autentica com o integration token da empresa
4. Encaminha a requisição à Anthropic usando a Claude API key selecionada
5. Retorna a mensagem do assistente em data.choices[0].message.content mais usage de tokens

Pré-requisitos

1. Integration token — Settings → API Keys
2. Anthropic API key — adicione em AI / LLM keys e selecione no nó
3. Cota de tokens suficiente ou chave própria

Guia de configuração

Passo 1 — Adicionar o nó

1. Abra Automações
2. Paleta → AI → Anthropic
3. Conecte após o trigger ou nós de contexto

Passo 2 — Selecionar API key e model

Modelos disponíveis (template do nó):

Quando escolher cada um:

• Haiku — triagem rápida e barata, classificação simples
• Sonnet — equilíbrio qualidade/velocidade (padrão para a maioria dos workflows)
• Opus — raciocínio mais difícil, análise com políticas rígidas, documentos longos

Passo 3 — Escrever messages

O campo Prompt armazena Messages (JSON) compatível com o formato de mensagens da Claude (system / user / assistant):

[{ "role": "user", "content": "" }]

Exemplo — revisão de conformidade:

[
  {
    "role": "system",
    "content": "You review customer messages for PII leakage. Reply JSON: {\"safe\":true|false,\"issues\":[]}"
  },
  {
    "role": "user",
    "content": "Message to review:\n{{trigger.body.message}}"
  }
]

Variáveis são resolvidas dentro dos campos string content antes da chamada à API.

Passo 4 — Temperature

Use 0–0.2 para auditorias e classificação; valores mais altos para redação criativa.

Passo 5 — Testar e depurar

Use o modo de teste do workflow. Os logs de execução mostram Prompt sent com roles e conteúdo resolvidos — útil ao depurar caminhos vazios de {{trigger.*}}.

Campos de saída

Exemplos (node ID anthropic_1):

{{anthropic_1.data.choices[0].message.content}}
{{input.data.choices[0].message.content}}

Nota: a aba References pode listar content e usage no nível superior — em runtime, leia de data.* dentro do envelope HTTP.

Dicas e boas práticas

• Coloque regras em system — Claude segue instruções system de forma confiável para formato e tom
• Sonnet para produção — bom padrão para qualidade em automação WhatsApp
• Opus com moderação — maior custo e latência; use para análise pontual complexa
• Especifique o formato de saída — "Reply with valid JSON only, no markdown"
• API key própria em alto volume — marca is_own_key: true e usa sua cobrança Anthropic
• Não substitui AI Agent — sem tool calling nem sessões persistentes neste nó

FAQ

Este nó suporta Claude tool use / MCP?

Não. Este nó executa um único completion da Messages API. Para ferramentas, sessões e config de agente, use AI Agent (grupo WhatsWave).

Por que HTTP 401 no endpoint AI chat?

Integration token ausente ou inválido. Regenere em Settings → API Keys e garanta que o workflow rode no contexto da empresa salva.

Posso enviar imagens ou PDFs?

O nó de workflow aceita apenas content em texto. Entradas multimodais exigem integração HTTP customizada ou recursos de agente.

Por que a resposta está vazia?

Geralmente causado por prompt resolvido vazio. Confira Prompt sent nos logs e verifique os caminhos das variáveis.

Exemplos de uso

Exemplo 1 — Portão de política antes de auto-resposta

Anthropic (Haiku, temp 0):

Does this message ask for medical advice? Reply JSON {"medical":true|false}
Text: {{trigger.body.message}}

Condition: medical == true → encaminhar para agente humano

Exemplo 2 — Gerar follow-up personalizado

Prompt:

Write a short WhatsApp follow-up in Portuguese for {{trigger.body.name}} about order {{trigger.body.order_id}}. Max 2 sentences.

Send message com a saída da IA

Exemplo 3 — Resumir payload longo de webhook

Prompt:

Summarize this JSON for a sales rep in 3 bullet points:
{{trigger.body}}

Referências de API