Meu nome é Jay (Nguyen Thieu Toan), sou um Criador n8n Verificado, e gostaria de levantar uma preocupação que está começando a afetar bastante usuários e clientes que estão tentando adotar DeepSeek dentro da n8n para fluxos de trabalho de Agentes de IA em produção.
No momento, sempre que o Modelo DeepSeek Chat é usado com AI Agent + ferramentas, nos deparamos consistentemente com o erro “The reasoning_content in the thinking mode must be passed back to the API.” Pelo que consigo ver em threads recentes e issues do GitHub, isso já foi reconhecido como uma limitação conhecida na forma como reasoning_content é tratado quando o agente chama ferramentas, mas ainda não houve um fix visível lançado. Na prática, isso significa que para casos sérios de uso de agente (onde ferramentas são essenciais), DeepSeek é efetivamente não é uma opção viável dentro dos nós oficiais da n8n.
O que me preocupa é que a comunidade está começando a depender de nós DeepSeek não-oficiais ou patches customizados apenas para contornar esse erro, o que resolve o problema para algumas pessoas mas introduz novos riscos: comportamento inconsistente, manutenção mais difícil, e menos confiança para times que querem padronizar a n8n como sua principal plataforma de automação e IA. Isso não é mais apenas um “seria legal ter”; DeepSeek se tornou uma real alternativa que muitos builders e clientes preferem ativamente em relação a OpenAI ou Gemini/Vertex, e a limitação atual está bloqueando-os de usá-lo adequadamente com agentes e ferramentas.
Poderiam compartilhar uma atualização sobre o status do fix oficial para DeepSeek + chamadas de ferramentas de AI Agent (o tratamento de reasoning_content), e se há uma janela de lançamento estimada que possamos comunicar aos nossos usuários e clientes? Nem mesmo uma indicação aproximada como “planejado e em progresso para um próximo lançamento menor” já ajudaria muito a gente a decidir se devemos esperar pela implementação oficial ou continuar investindo em workarounds em nível de comunidade.
Obrigado antecipadamente por qualquer esclarecimento que possam fornecer aqui em nome do crescente grupo de usuários n8n que querem usar DeepSeek de forma estável e de primeira classe.
@nguyenthieutoan você pode usar nós da comunidade ou um agente diferente por enquanto. Sugiro criar uma issue no GitHub para que o time de desenvolvedores da n8n possa pegar
A causa raiz é como n8n/LangChain adiciona mensagens ao histórico durante loops de execução de ferramentas; DeepSeek é rigoroso em receber seu próprio reasoning_content gerado de volta nas chamadas de API subsequentes, ou falha com um erro 400.
Obrigado @sergeys - essa é uma explicação precisa da causa raiz. Então a correção precisaria acontecer na camada de histórico de mensagens do LangChain, onde o n8n remove ou preserva reasoning_content entre chamadas de ferramentas. Isso não é algo que possamos corrigir no nível do nó sem alterações em como o AI Agent estrutura seu histórico de mensagens. Vou abrir uma issue no GitHub com esse detalhe da causa raiz para que o time principal tenha um alvo claro.
Atualização rápida do OP aqui, depois de investigar muito mais a fundo e executar um monte de testes em produção com AI Agent + tools.
Eu construí e publiquei um nó comunitário dedicado que evita completamente o erro reasoning_content para DeepSeek no n8n. Nos meus testes, o problema não é realmente um bug do LangChain ou n8n, mas vem de como o DeepSeek projeta e valida seu modo de raciocínio e chamadas de ferramentas: assim que o modelo entra no modo de raciocínio e emite reasoning_content, ele se torna muito rigoroso em relação a ver esse mesmo reasoning_content reproduzido em cada chamada subsequente sempre que ferramentas estão envolvidas; caso contrário, retorna um 400.
Por causa disso, decidi optar por uma abordagem mais simples e previsível por enquanto: desabilitar completamente o modo de raciocínio para casos de uso de agentes e evitar que o DeepSeek gere qualquer reasoning_content em primeiro lugar. Dessa forma, não há nada para reproduzir entre loops de ferramentas, e o AI Agent pode chamar ferramentas sem tropeçar nas rigorosas regras de validação do DeepSeek.
O resultado é um nó comunitário que você pode usar com segurança para AI Agents + tools em produção:
No seu AI Agent, selecione DeepSeek Chat Model deste nó comunitário como o modelo de chat
Certifique-se de que o modo de raciocínio está desabilitado nas opções do nó e mantenha suas ferramentas configuradas normalmente
Uma ressalva importante: mesmo com o problema reasoning_content resolvido, o DeepSeek ainda é um pouco complicado em relação à chamada de ferramentas em geral. Você ainda pode encontrar comportamentos como:
Chamadas de ferramentas repetidas em uma única etapa de raciocínio
Loops de ferramentas difíceis de controlar em prompts complexos ou contexto muito longo.
Então, se você precisa de uma confiabilidade muito alta para workflows de agentes + tools, recomendo:
Usar este nó comunitário DeepSeek com o modo de raciocínio desligado para evitar 400s de reasoning_content
Adicionar proteções no nível do workflow (contagem máxima de chamadas de ferramentas, condições antes de reutilizar a mesma ferramenta, logging detalhado por loop)
E, dependendo do seu caso de uso, ainda considerar modelos mais maduros para chamada de ferramentas quando a previsibilidade é absolutamente crítica
Espero que isso ajude qualquer um que encontre esta thread tentando fazer o DeepSeek funcionar com AI Agents do n8n. Se alguém da equipe n8n quiser detalhes sobre como o nó contorna as peculiaridades do DeepSeek, fico feliz em compartilhar mais contexto e casos de teste.
