# Pesquisa web para agentes de IA do n8n com a tool HTTP Request > Pesquisa web para agentes de IA do n8n: configurar a tool HTTP Request com consulta preenchida pelo modelo e Optimize Response, para receber fontes. - URL: https://llmwebsearch.com/pt/docs/n8n/ - Última atualização: 2026-10-22 - Editor: LLMWebSearch (https://llmwebsearch.com) O node HTTP Request do n8n pode ser anexado a um AI Agent como tool. Aponte-o para `/search`, deixe o modelo escrever a consulta e reduza a resposta a títulos, URLs e texto da página. Nenhum node da comunidade é necessário. **Resposta rápida — Como dou uma tool de pesquisa web a um agente de IA do n8n?** Anexe um node HTTP Request ao AI Agent do n8n como tool, defina-o como `GET https://llmwebsearch.com/api/v1/search` com uma credencial Header Auth contendo sua chave **LLMWebSearch**, e deixe o modelo preencher o parâmetro `q` com `$fromAI()`. Ative Optimize Response e mantenha `title`, `url` e `content`. Uma pesquisa com as 3 principais páginas lidas custa 1 crédito, a partir de US$ 1,20/1K pesquisas em outubro de 2026. Sem KYC. ## Quais configurações do HTTP Request eu uso? Nomes das opções conforme escritos na documentação do node HTTP Request do n8n, lida em 22 de outubro de 2026. | Configuração | Valor | | --- | --- | | Posição | Anexado ao node **AI Agent** como tool | | Método | `GET` | | URL | `https://llmwebsearch.com/api/v1/search` | | Autenticação | Generic credential type → **Header Auth** | | Credencial Header Auth | Nome `Authorization`, valor `Bearer ` seguido da sua chave | | Send Query Parameters | Ativado, **Using Fields Below** | | Parâmetro `q` | Preenchido pelo modelo com `$fromAI()` (veja abaixo) | | Parâmetro `max_results` | `5` | | Parâmetro `read` | `3` | | Parâmetro `max_chars` | `4000` | | Otimizar resposta | Ativado · **JSON** · Campo contendo dados `results` · Incluir campos **Selecionados**: `title`, `url`, `content` | ## Por que usar o nó HTTP Request em vez de um nó personalizado? Porque uma única requisição GET com um header e quatro parâmetros de consulta é tudo o que a API precisa. A documentação do n8n diz que o nó HTTP Request pode funcionar como nó comum ou ser anexado a um agente de IA como ferramenta, e que algumas opções existem apenas na forma de ferramenta. Nada do nosso precisa ser instalado ou atualizado, e a chave fica no armazenamento de credenciais do n8n em vez de no workflow. Dê ao n8n uma chave própria. Crie uma chave de API por agente, app ou colega de equipe e revogue qualquer uma delas no dashboard sem afetar as outras. ## Como o modelo escreve a consulta de pesquisa? Por meio da função `$fromAI()` do n8n no valor do campo `q`. A forma documentada é `$fromAI(key, description, type, defaultValue)`: use a chave `query`, uma descrição como "O que pesquisar na web" e o tipo `string`. O n8n observa que `$fromAI()` só funciona em ferramentas conectadas ao nó AI Agent. Descreva a ferramenta em si com palavras simples também, por exemplo "Pesquisa na web e retorna fontes com o texto da página; cite as URLs". O agente usa esse texto para decidir quando pesquisar. ## Por que ativar Otimizar resposta? Porque tudo o que uma ferramenta retorna vai para o contexto do modelo. Otimizar resposta é uma opção exclusiva de ferramenta que reduz o que é passado ao modelo. Com o tipo JSON, defina Campo contendo dados como `results` e inclua apenas `title`, `url` e `content`. O agente então vê uma lista curta de fontes com o respectivo texto, e nada mais. Limite o tamanho do nosso lado com `max_chars`, que corta cada página antes de ela sair da API. ## Posso executar pesquisas em uma programação sem um agente? Sim. Use o nó HTTP Request como nó comum atrás de um Schedule Trigger, com uma consulta fixa. Adicione `topic=news` e `time_range=day` para coletar os artigos do dia sobre um assunto e depois envie os títulos e URLs para um chat, uma planilha ou um e-mail. Uma pesquisa de notícias agendada por dia consome cerca de 30 créditos por mês, então 5.000 pesquisas (US$ 9,25) cobre muitos temas por muito tempo. Os créditos de pesquisa não têm data de expiração: o que você não usar este mês continua lá no ano que vem. ## O que o workflow recebe quando uma página é recusada? A pesquisa ainda é bem-sucedida. O resultado recusado mantém seu título e URL, não tem `content`, e seu `content_status` diz o motivo, como `blocked_by_robots`. Nosso leitor respeita o robots.txt: ele se identifica como LLMWebSearch, segue as regras que um site escreve para ele ou para todos os robôs e deixa de fora o conteúdo de qualquer página que não tem permissão para ler. Erros HTTP são diferentes: uma chave errada retorna `401`, saldo vazio `402`, chamadas demais `429`. Em um agente, deixe a ferramenta devolver o erro para que o modelo o explique. Em um workflow agendado, direcione os erros para um ramo que os registre. A [página de erros](https://llmwebsearch.com/pt/docs/errors/) lista todos os códigos. ## Como testo a chamada antes de montar o workflow? Execute a mesma requisição com curl a partir das [receitas de curl](https://llmwebsearch.com/pt/docs/curl/). Se funcionar no terminal e falhar no n8n, a causa está nas configurações do nó. Os suspeitos de sempre são um valor de credencial sem o prefixo `Bearer ` ou um campo `q` vazio. ## n8n: perguntas comuns ### Existe um nó comunitário do LLMWebSearch? Não, e não é necessário. O nó HTTP Request nativo faz o trabalho, como ferramenta para o AI Agent ou como nó comum em qualquer workflow. ### Posso enviar a requisição como POST com um body JSON? Sim. Ative Enviar body com o tipo de conteúdo JSON e use os mesmos nomes dos parâmetros GET. POST é mais prático quando você adiciona listas como `include_domains`. ### Como limito quantas pesquisas o agente executa? Escreva um limite na mensagem de sistema do agente, como duas pesquisas por pergunta, e mantenha `read` em 3 ou menos para que cada pesquisa fique em um crédito. ### Como pago? Recarregue a partir de US$ 25 em BTC, USDT, USDC, ETH, SOL, LTC e depois compre um pack com seu saldo. LLMWebSearch não pede documento de identidade, selfie nem documentos. ## Fontes 1. [Nó HTTP Request](https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.httprequest/) — n8n docs (read 2026-10-22) 2. [Credenciais do HTTP Request](https://docs.n8n.io/integrations/builtin/credentials/httprequest/) — n8n docs (read 2026-10-22) 3. [Permita que a IA especifique parâmetros da ferramenta com $fromAI()](https://docs.n8n.io/advanced-ai/examples/using-the-fromai-function/) — n8n docs (read 2026-10-22) --- LLMWebSearch: O LLMWebSearch é uma API de pesquisa na web para agentes de IA que retorna resultados classificados com o conteúdo das principais páginas em Markdown, pago com cripto sem envio de documentos. Os créditos pré-pagos a partir de US$ 1,20/1K pesquisas nunca expiram. Sem KYC — sem documento, sem selfie, sem comprovantes. Pague com cripto.