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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 no projeto: Design e desenvolvimento ponta a ponta
Stack: n8n
Evolution API
Supabase
pgvector
Redis
Postgres
Serper
OpenAI
Whisper
Gemini
Google Sheets

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

Nomes de empresas, clientes e pessoas foram omitidos.

I / O problema

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

II / A solução

Três fluxos encadeados que compartilham o banco: busca de empresas 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.

Fluxo

Como funciona

prospeccao-whatsapp.workflow

gatilho
processo
IA
pessoa

01gatilho
Fontes de lead
Google Maps via agente com ferramentas, CRM ou Clay, sem repetir buscas.
02processo
Banco compartilhado
Supabase guarda leads, histórico de buscas e a memória do agente.
03processo
Primeiro contato
Mensagem por nicho no WhatsApp, em horário comercial e com intervalos aleatórios.
04processo
Buffer de mensagens
Redis agrupa mensagens picadas numa janela de ~22 s.
05IA
Agente com RAG
Texto, áudio, imagem e documento; responde só com o que encontrou na base.
06pessoa
Passagem para o time
Lead qualificado vai para o vendedor com um resumo; a IA se pausa se alguém do time entra na conversa.

Em detalhe · O buffer

Gente escreve picado. O agente espera a frase terminar.

No WhatsApp, uma pergunta chega em quatro mensagens. O Redis segura tudo numa janela curta e o agente responde uma vez, com o contexto inteiro.

Lead

vi o anúncio de vocês

quanto custa pra uma clínica?

Áudio · 0:07

Oi
vi o anúncio de vocês
quanto custa pra uma clínica?
Áudio · 0:07

0 sJanela de ~22 s22 s

Sem buffer

4 respostas desencontradas, uma para cada pedaço.

Com buffer

1 resposta, com áudio transcrito e a pergunta completa.

Mensagens de exemplo, para ilustrar o mecanismo.

Por dentro

O sistema, como ele é

Workflow n8n de busca: consulta gerada, checagem de duplicidade no Supabase, agente de IA com Serper e gravação dos leads — Busca de empresas no Google Maps

Workflow n8n de primeiro contato: leitura da lista, validação do número, mensagem por nicho e registro do envio — Fluxo de primeiro contato

Workflow n8n do agente conversacional: controle de mensagens, buffer no Redis, agente com RAG e resumo do lead — Agente conversacional com RAG

Decisões técnicas

O que faz o fluxo ser confiável

01
Cadeia desacoplada.
Busca, disparo e atendimento são fluxos separados que compartilham o banco: cada etapa muda ou escala sozinha.
02
Continuidade real.
A primeira mensagem entra na memória do agente, então a IA sabe o que o lead já recebeu.
03
Debounce.
Mensagens picadas são agrupadas no Redis (janela de ~22 s) antes de responder.
04
Multimodal.
Texto, áudio (Whisper), imagem e documento.
05
RAG com regra.
Base de conhecimento em pgvector e uma regra fixa: só responde com base no que encontrou.
06
Pessoa no circuito.
Se alguém do time escreve na conversa, a IA se pausa.
07
Validação de número.
Com tratamento do nono dígito dos celulares brasileiros.
08
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.

Qual destes fluxos resolve o seu gargalo?

Quatro perguntas e uma calculadora. A recomendação sai na hora, a partir do seu processo.