Como Construí uma Ferramenta de Análise de Concorrência com IA Usando N8N e Next.js — Por $0/mês

TL;DR

Eu construí o RivalRadar, uma ferramenta de IA que gera relatórios completos de análise de concorrentes em menos de 60 segundos. Você insere o nome de uma empresa e o setor — ele descobre concorrentes, realiza análise SWOT, compara preços e fornece recomendações acionáveis. Toda a infraestrutura custa $0/mês.

Veja como eu fiz isso, o que aprendi e por que o N8N é seriamente subestimado.

O Problema

Ferramentas de análise de concorrentes como Crayon, Klue e Kompyte custam entre $12.000 e $47.000/ano. Pequenas empresas, freelancers e fundadores de startups não podem pagar isso. Mas todos precisam entender seu cenário competitivo.

Eu queria construir algo que oferecesse 80% do valor por 0% do custo.

A Arquitetura

Veja como o RivalRadar funciona por trás das câmeras:

Usuário insere empresa + setor
        ↓
Rota de API Next.js (autenticação + validação)
        ↓
Gatilho de Webhook N8N
        ↓
Agente de IA #1: Encontrador de Concorrentes
   → Descobre os 5 principais concorrentes via busca na web
        ↓
Agente de IA #2: Analisador de Empresa (por concorrente)
   → Perfil, produtos, preços, público-alvo
        ↓
Agente de IA #3: Analisador de Sentimento (por concorrente)
   → Forças, fraquezas, percepção pública
        ↓
Agente de IA #4: Gerador de Relatórios
   → Análise SWOT, tabela de preços, recomendações
        ↓
Resposta JSON → Frontend renderiza relatório

A principal percepção: O N8N orquestra tudo. Cada agente de IA é um nó separado no fluxo de trabalho, processando dados em sequência. Se um falhar, o manipulador de erros o captura. Se o modelo de IA principal atingir um limite de taxa, ele automaticamente recorre a um modelo secundário.

A Pilha (Custo Zero)

Total: $0/mês.

Por que N8N?

Eu usei o N8N em projetos anteriores (FormJet, um construtor de formulários inteligente), mas o RivalRadar me levou a aprendê-lo profundamente. Aqui está o porquê de o N8N ter sido a escolha certa:

Design de fluxo de trabalho visual. Você pode ver todo o fluxo de dados. Quando algo quebra, você clica no nó e vê exatamente qual entrada ele recebeu e qual saída produziu. A depuração é incrivelmente rápida.

Nós de Agente de IA. O N8N tem integração embutida com LangChain. Você define um prompt de sistema, conecta um LLM, fornece ferramentas (como Solicitação HTTP para busca na web) e ele se torna um agente autônomo.

Lógica de fallback. Meu fluxo de trabalho usa Groq (Llama 3.3) como o modelo principal. Se atingir um limite de taxa, um nó IF captura o erro e redireciona para o Google Gemini como fallback. Isso levou 5 minutos para configurar no N8N — em código, teria sido toda uma arquitetura de manipulação de erros.

Auto-hospedado e gratuito. Eu executo o N8N no plano gratuito do Render. A única desvantagem são os inícios frios (o Render coloca serviços gratuitos em modo de espera após inatividade). Eu resolvi isso com o UptimeRobot pingando a instância a cada 5 minutos.

A Correção do Webhook do N8N que Ninguém Fala

Eu encontrei um bug desagradável: os caminhos de webhook do N8N não estavam funcionando como esperado. Depois de investigar o código-fonte, encontrei a causa raiz em getNodeWebhookPath(). Quando um nó de webhook não tem um webhookId, ele gera um caminho composto (workflowId/nodeName/path) em vez do caminho limpo que você definiu.

A correção: insira o webhookId diretamente no banco de dados SQLite do N8N. A flag isFullPath: true só funciona quando o webhookId existe. Este é um problema específico de auto-hospedagem que eu não consegui encontrar documentado em nenhum lugar.

Decisões Técnicas Chave

Por que NextAuth.js v5 em vez de Supabase Auth?
Eu originalmente planejei usar Supabase para tudo, mas atingi o limite do projeto do plano gratuito (2 projetos). Em vez de pagar, eu mudei para Neon (PostgreSQL) + Prisma + NextAuth.js v5. Isso acabou sendo melhor — o Prisma me dá mais controle sobre as consultas e o manuseio de sessões do NextAuth é sólido.

Por que Groq em vez de OpenAI?
Custo. O plano gratuito do Groq oferece Llama 3.3 70B — um modelo que rivaliza com o GPT-4 para tarefas de análise. A velocidade também é insana (a inferência LPU do Groq é significativamente mais rápida do que alternativas baseadas em GPU). Para uma ferramenta que promete "resultados em 60 segundos", a velocidade importa.

Por que um sistema de créditos?
Cada usuário recebe 3 relatórios gratuitos. Isso previne abusos enquanto permite que as pessoas experimentem a ferramenta antes de qualquer barreira de pagamento. O sistema de créditos usa uma tabela de transações para total auditabilidade.

O que Eu Aprendi

1. O N8N está pronto para produção. Não é apenas um brinquedo para automações simples. Pipelines de IA multi-agente com manipulação de erros, fallbacks e transformação de dados — ele lida com tudo isso.

2. A infraestrutura de custo zero é real. Neon, Vercel, Render, Groq — os planos gratuitos desses serviços são generosos o suficiente para rodar um produto SaaS real.

3. Agentes de IA são tão bons quanto seus prompts. Eu passei mais tempo escrevendo e refinando prompts de agentes do que escrevendo código. A diferença entre um relatório medíocre e um ótimo está inteiramente no prompt do sistema.

4. Auto-hospedagem tem desvantagens. O plano gratuito do Render entra em modo de espera, então o UptimeRobot é essencial. O bug do webhook me custou horas. Mas $0/mês vale a pena.

Experimente

• Aplicativo ao vivo: rivalradar-three.vercel.app
• Código fonte: github.com/akincskn/rivalradar

Insira qualquer nome de empresa e setor. Obtenha uma análise completa em 60 segundos. Nenhum cartão de crédito necessário.

O que vem a seguir

Estou construindo uma série de ferramentas impulsionadas por IA. A próxima: um analisador GEO (Otimização de Motor Generativo) que ajuda o conteúdo a classificar em resultados de busca de IA como ChatGPT e Perplexity. Se você está interessado em N8N, agentes de IA ou arquitetura SaaS de custo zero, me siga — mais novidades em breve.

Eu sou Akın Coşkun, um desenvolvedor full-stack da Turquia construindo ferramentas impulsionadas por IA com infraestrutura de custo zero. Encontre-me no GitHub ou confira meu portfólio.