Clara, agente de vendas no WhatsApp

O desafio

O Super Atacadão Cestas Básicas estava perdendo vendas no WhatsApp por lentidão no atendimento. A fila acumulava e a equipe não dava conta do volume de conversas manuais.

A decisão de produto

A resposta óbvia seria um chatbot tradicional com menu numérico. Mas o público do Super Atacadão Cestas Básicas tem idades e níveis de letramento digital muito diversos, e menus engessados poderiam gerar abandono.

O cliente precisava mandar um áudio, uma foto do comprovante ou escrever do próprio jeito e ser compreendido na hora, sem travar. Por isso desenhamos a Clara, um agente autônomo de ponta a ponta focado em UX conversacional: cada mensagem é tratada como uma interface invisível, com ritmo, pausas naturais e acolhimento.

A arquitetura

• Stack assíncrona com Python e FastAPI: processamento não bloqueante para receber os webhooks do WhatsApp em tempo real e atender várias conversas ao mesmo tempo sem gargalo.

• Multimodalidade: transcrição de áudios e visão computacional para ler fotos de comprovantes e referências de itens.

• Inteligência híbrida: RAG apenas para as políticas institucionais. Catálogo, frete e regras de negócio rodam em tools determinísticas que consultam o banco de dados, o que evita alucinação em preços, itens e prazos de entrega.

• Segurança e controle: proteção contra prompt injection, guardrails nas respostas do agente e um painel interno para a equipe acompanhar as conversas e intervir em tempo real.

• Integração física: o fluxo fecha no mundo real. Um agente local envia o pedido confirmado direto para a impressora térmica da distribuidora, e a separação começa na hora.

Com isso, o gargalo no atendimento diminuiu e as vendas pelo WhatsApp passaram a acontecer de forma automatizada.

A lição

A parte difícil de construir IA aplicada não é escolher o modelo. É desenhar as bordas: onde a IA tem autonomia, onde a regra de negócio em código assume o controle e quando é hora de passar a conversa para uma pessoa da equipe.