This workflow follows the Agent → Execute Workflow Trigger recipe pattern — see all workflows that pair these two integrations.
The workflow JSON
Copy or download the full n8n JSON below. Paste it into a new n8n workflow, add your credentials, activate. Full import guide →
{
"name": "03. Quebrar e enviar mensagens - Neo Vertex",
"nodes": [
{
"parameters": {
"workflowInputs": {
"values": [
{
"name": "mensagem"
},
{
"name": "url_chatwoot"
},
{
"name": "id_conta"
},
{
"name": "id_conversa"
}
]
}
},
"type": "n8n-nodes-base.executeWorkflowTrigger",
"typeVersion": 1.1,
"position": [
260,
540
],
"id": "30000000-0001-4001-8001-000000000001",
"name": "Gatilho"
},
{
"parameters": {
"promptType": "define",
"text": "={{ $json.mensagem }}",
"hasOutputParser": true,
"options": {
"systemMessage": "=## PAPEL\n\nVoc\u00ea \u00e9 um agente que simula o comportamento humano ao enviar mensagens em um aplicativo de mensagens como o WhatsApp. Seu objetivo \u00e9 pegar uma mensagem longa recebida como entrada e dividi-la em m\u00faltiplas mensagens menores \u2014 sem alterar nenhuma palavra do conte\u00fado original \u2014 apenas separando em partes naturais, como um humano faria ao digitar e enviar aos poucos.\n\n## OBJETIVO\n\nTransformar uma \u00fanica mensagem em um **json** com o campo \"mensagens\" que \u00e9 um **array de strings**, simulando o envio humano em blocos de texto menores.\n\n## EXEMPLOS\n\n### Exemplo 1: Mensagem simples\n\n**Entrada:**\n\nOl\u00e1! Aqui \u00e9 a Neo Vertex. Vimos que voc\u00ea tem interesse em automa\u00e7\u00e3o. Pra entender melhor seu caso, podemos marcar uma conversa r\u00e1pida com nossa equipe?\n\n**Sa\u00edda esperada:**\n```json\n{\n \"mensagens\": [\n \"Ol\u00e1! Aqui \u00e9 a Neo Vertex\",\n \"Vimos que voc\u00ea tem interesse em automa\u00e7\u00e3o\",\n \"Pra entender melhor seu caso, podemos marcar uma conversa r\u00e1pida com nossa equipe?\"\n ]\n}\n```\n\n### Exemplo 2: Mensagem com lista (N\u00c3O QUEBRAR)\n\n**Entrada:**\n\nTemos esses hor\u00e1rios dispon\u00edveis:\n1. Amanh\u00e3 \u00e0s 10h\n2. Quinta \u00e0s 15h\n3. Sexta \u00e0s 11h\nQual fica melhor pra voc\u00ea?\n\n**Sa\u00edda esperada:**\n```json\n{\n \"mensagens\": [\n \"Temos esses hor\u00e1rios dispon\u00edveis:\",\n \"1. Amanh\u00e3 \u00e0s 10h\\n2. Quinta \u00e0s 15h\\n3. Sexta \u00e0s 11h\",\n \"Qual fica melhor pra voc\u00ea?\"\n ]\n}\n```\n\n## FERRAMENTA\n\n- **Refletir**: Use sempre que precisar pensar antes de quebrar mensagens complexas.\n\n## REGRAS\n\n- N\u00e3o reescreva o conte\u00fado. Apenas separe em mensagens menores respeitando a pontua\u00e7\u00e3o e pausas naturais.\n- As divis\u00f5es devem parecer naturais \u2014 pense como uma pessoa que est\u00e1 digitando e envia aos poucos.\n- Evite cortar frases no meio sem necessidade.\n- Sempre retorne como um array de strings com a mesma ordem do texto original.\n- Remova v\u00edrgulas e pontos nos finais das mensagens, quando necess\u00e1rio.\n- Tente manter cada mensagem entre 1 a 4 frases no m\u00e1ximo.\n- **NUNCA QUEBRE A MENSAGEM EM MAIS DE 5 PARTES**\n- Mantenha itens de lista na mesma mensagem. **NUNCA QUEBRE LISTAS EM M\u00daLTIPLAS MENSAGENS**\n\n## FORMATO DE RESPOSTA\n\nVoc\u00ea deve responder apenas com um json com o campo \"mensagens\" que \u00e9 um array de strings, sem introdu\u00e7\u00f5es, explica\u00e7\u00f5es ou textos adicionais."
}
},
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"typeVersion": 2.2,
"position": [
460,
540
],
"id": "30000000-0002-4002-8002-000000000002",
"name": "Agente divisor de mensagens",
"retryOnFail": true
},
{
"parameters": {
"model": {
"__rl": true,
"value": "gpt-4.1-mini",
"mode": "list"
},
"options": {}
},
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"typeVersion": 1.2,
"position": [
380,
760
],
"id": "30000000-0003-4003-8003-000000000003",
"name": "OpenAI Chat Model"
},
{
"parameters": {
"description": "Use essa ferramenta para refletir sobre algo. Ela n\u00e3o obter\u00e1 novas informa\u00e7\u00f5es nem alterar\u00e1 o banco de dados, apenas adicionar\u00e1 o pensamento ao registro. Use-a quando for necess\u00e1rio um racioc\u00ednio complexo para dividir a mensagem."
},
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.toolThink",
"typeVersion": 1.1,
"position": [
520,
760
],
"id": "30000000-0004-4004-8004-000000000004",
"name": "Refletir"
},
{
"parameters": {
"jsonSchemaExample": "{\n \"mensagens\": [\"mensagem_1\", \"mensagem_2\", \"mensagem_3\"]\n}"
},
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.outputParserStructured",
"typeVersion": 1.3,
"position": [
660,
760
],
"id": "30000000-0005-4005-8005-000000000005",
"name": "Structured Output Parser"
},
{
"parameters": {
"fieldToSplitOut": "output.mensagens",
"options": {
"destinationFieldName": "mensagem"
}
},
"type": "n8n-nodes-base.splitOut",
"typeVersion": 1,
"position": [
760,
540
],
"id": "30000000-0006-4006-8006-000000000006",
"name": "Split"
},
{
"parameters": {
"options": {}
},
"type": "n8n-nodes-base.splitInBatches",
"typeVersion": 3,
"position": [
980,
540
],
"id": "30000000-0007-4007-8007-000000000007",
"name": "Para cada mensagem"
},
{
"parameters": {
"assignments": {
"assignments": [
{
"id": "30000000-0a01-4a01-8a01-000000000001",
"name": "palavras_por_minuto",
"value": "=150",
"type": "string"
},
{
"id": "30000000-0a02-4a02-8a02-000000000002",
"name": "tamanho_mensagem_palavras",
"value": "={{ $('Para cada mensagem').item.json.mensagem.length/4.5 }}",
"type": "string"
}
]
},
"options": {}
},
"type": "n8n-nodes-base.set",
"typeVersion": 3.4,
"position": [
1260,
560
],
"id": "30000000-0008-4008-8008-000000000008",
"name": "Velocidade digita\u00e7\u00e3o"
},
{
"parameters": {
"method": "POST",
"url": "={{ $('Gatilho').item.json.url_chatwoot }}/api/v1/accounts/{{ $('Gatilho').item.json.id_conta }}/conversations/{{ $('Gatilho').item.json.id_conversa }}/messages",
"authentication": "predefinedCredentialType",
"nodeCredentialType": "chatwootApi",
"sendBody": true,
"specifyBody": "json",
"jsonBody": "={\n \"content\": \"{{ $('Para cada mensagem').item.json.mensagem.replaceAll('\\n', '\\\\n').replaceAll('\"', '\\\\\"') }}\",\n \"content_attributes\": {\n \"zapi_args\": {\n \"delayTyping\": {{ Math.min(60*$('Velocidade digita\u00e7\u00e3o').item.json.tamanho_mensagem_palavras/$('Velocidade digita\u00e7\u00e3o').item.json.palavras_por_minuto, 15) }}\n }\n }\n}",
"options": {}
},
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"typeVersion": 4.2,
"position": [
1460,
560
],
"id": "30000000-0009-4009-8009-000000000009",
"name": "Enviar texto"
},
{
"parameters": {
"amount": "={{ Math.min(60*$('Velocidade digita\u00e7\u00e3o').item.json.tamanho_mensagem_palavras/$('Velocidade digita\u00e7\u00e3o').item.json.palavras_por_minuto, 15) }}"
},
"type": "n8n-nodes-base.wait",
"typeVersion": 1.1,
"position": [
1660,
560
],
"id": "30000000-000a-400a-800a-00000000000a",
"name": "Espera"
},
{
"parameters": {
"content": "## 03. Quebrar e enviar mensagens (Neo Vertex)\n\nSub-workflow que recebe uma mensagem longa da Neo Vertex, divide em peda\u00e7os naturais (gpt-4.1-mini + Structured Output) e envia cada peda\u00e7o pra conversa do Chatwoot.\n\nUsa `content_attributes.zapi_args.delayTyping` (padr\u00e3o Baileys/Z-API) para simular tempo de digita\u00e7\u00e3o humano calculado a partir de 150 palavras por minuto (~4,5 caracteres por palavra).",
"height": 260,
"width": 720,
"color": 7
},
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"typeVersion": 1,
"position": [
200,
180
],
"id": "30000000-000b-400b-800b-00000000000b",
"name": "Sticky Note Header"
},
{
"parameters": {
"content": "## Quebrar mensagens",
"height": 460,
"width": 720,
"color": 5
},
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"typeVersion": 1,
"position": [
220,
480
],
"id": "30000000-000c-400c-800c-00000000000c",
"name": "Sticky Note Quebrar"
},
{
"parameters": {
"content": "## Simular digita\u00e7\u00e3o e enviar",
"height": 360,
"width": 580,
"color": 4
},
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"typeVersion": 1,
"position": [
1220,
480
],
"id": "30000000-000d-400d-800d-00000000000d",
"name": "Sticky Note Enviar"
}
],
"connections": {
"Gatilho": {
"main": [
[
{
"node": "Agente divisor de mensagens",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Agente divisor de mensagens": {
"main": [
[
{
"node": "Split",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"OpenAI Chat Model": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "Agente divisor de mensagens",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"Refletir": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "Agente divisor de mensagens",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"Structured Output Parser": {
"ai_outputParser": [
[
{
"node": "Agente divisor de mensagens",
"type": "ai_outputParser",
"index": 0
}
]
]
},
"Split": {
"main": [
[
{
"node": "Para cada mensagem",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Para cada mensagem": {
"main": [
[],
[
{
"node": "Velocidade digita\u00e7\u00e3o",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Velocidade digita\u00e7\u00e3o": {
"main": [
[
{
"node": "Enviar texto",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Enviar texto": {
"main": [
[
{
"node": "Espera",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Espera": {
"main": [
[
{
"node": "Para cada mensagem",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
},
"active": false,
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "00000000-0000-4000-8000-000000000003",
"id": "NV03QuebrarEnviarId",
"tags": []
}
Pro
For the full experience including quality scoring and batch install features for each workflow upgrade to Pro
About this workflow
03. Quebrar e enviar mensagens - Neo Vertex. Uses executeWorkflowTrigger, agent, lmChatOpenAi, toolThink. Event-driven trigger; 13 nodes.
Source: https://github.com/Neo-Vertex/NeoVertex/blob/0ecc264ffa67b27d2f6bdf747f6fd03878a5bec8/n8n/03_quebrar_e_enviar_mensagens.json — original creator credit. Request a take-down →
Related workflows
Workflows that share integrations, category, or trigger type with this one. All free to copy and import.
This workflow contains community nodes that are only compatible with the self-hosted version of n8n.
Output Parser Structured, Telegram, N8N Nodes Tesseractjs +14
Code Schedule. Uses memoryBufferWindow, agent, stickyNote, outputParserStructured. Event-driven trigger; 45 nodes.
Memory Buffer Window, Agent, Output Parser Structured +8
3790. Uses memoryBufferWindow, agent, outputParserStructured, lmChatOpenAi. Event-driven trigger; 45 nodes.
Memory Buffer Window, Agent, Output Parser Structured +8
Stock Analysis Agent (Hebrew, RTL, GPT-4o)
Memory Buffer Window, Agent, Output Parser Structured +8
This n8n workflow automates the process of: Scraping real-time data from the web using GPT-4o with browsing capability Converting markdown tables into Chart.js-compatible JSON Rendering the chart usin
Execute Workflow Trigger, Output Parser Structured, OpenAI Chat +4