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Bryan Silva
01ai-sales-agentTodos os cases

AI Agent · WhatsApp · RAG

Prospecção no WhatsApp com agente de IA

Encontra empresas no Google Maps, faz o primeiro contato e um agente de IA responde, qualifica e entrega o lead pronto para o time.

Status
Em produção
Papel
Design e desenvolvimento ponta a ponta
Stack
  • n8n
  • Evolution API
  • Supabase
  • pgvector
  • Redis
  • Postgres
  • Serper
  • OpenAI
  • Whisper
  • Gemini
  • Google Sheets

Resultados

contatos/mês
2.000+
trabalho manual
−60%
fontes de lead
3

Problema

Prospectar à mão (achar empresas, conseguir o telefone, abordar e responder cada uma) consome horas do time comercial e não escala.

Solução

Três fluxos encadeados que compartilham o banco: sourcing no Google Maps com um agente que usa ferramentas, primeiro contato por nicho no WhatsApp em horário comercial e um agente conversacional que responde, qualifica e passa o lead com um resumo.

Como funciona

  1. 01Trigger

    Fontes de lead

    Google Maps via agente com tool-calling, CRM ou Clay, sem repetir buscas.

  2. 02Process

    Banco compartilhado

    Supabase guarda leads, histórico de buscas e a memória do agente.

  3. 03Process

    Primeiro contato

    Mensagem por nicho no WhatsApp, em horário comercial e com intervalos aleatórios.

  4. 04Process

    Buffer de mensagens

    Redis agrupa mensagens picadas numa janela de ~22 s.

  5. 05AI

    Agente com RAG

    Texto, áudio, imagem e documento; responde só com o que encontrou no pgvector.

  6. 06Output

    Handoff humano

    Lead qualificado vai para o time com um resumo; a IA se pausa se alguém do time entra.

Por dentro do sistema

ai-sales-agent/sourcing
Workflow n8n de sourcing: busca gerada, checagem de duplicidade no Supabase, agente de IA com Serper e gravação dos leads

Fluxo de sourcing no Google Maps

ai-sales-agent/first-contact
Workflow n8n de primeiro contato: leitura da lista, validação do número, mensagem por nicho e registro do envio

Fluxo de primeiro contato

ai-sales-agent/agent
Workflow n8n do agente conversacional: controle de mensagens, buffer no Redis, agente com RAG e resumo do lead

Agente conversacional com RAG

Decisões técnicas

  • Cadeia desacoplada. Sourcing, disparo e atendimento são fluxos separados que compartilham o banco: cada etapa muda ou escala sozinha.
  • Continuidade real. A primeira mensagem entra na memória do agente, então a IA sabe o que o lead já recebeu.
  • Debounce. Mensagens picadas são agrupadas no Redis (janela de ~22 s) antes de responder.
  • Multimodal. Texto, áudio (Whisper), imagem e documento.
  • RAG com regra. Base de conhecimento em pgvector e uma regra fixa: só responde com base no que encontrou.
  • Human-in-the-loop. Se alguém do time escreve na conversa, a IA se pausa.
  • Validação de número com fallback do nono dígito brasileiro.
  • Resposta natural. A resposta é quebrada em várias mensagens curtas.

Resultado

Prospecção de ponta a ponta sem trabalho manual: o sistema encontra, contata e qualifica, e o time só entra quando o lead está pronto, com o contexto completo.