Guia de Agentes de IA

Agentes de IA

O Agente de IA é um atendente virtual que conversa com seus clientes pelo WhatsApp, 24 horas por dia, usando as informações e as regras do seu negócio. Ele qualifica o lead, responde dúvidas com base nos seus documentos, envia botões e listas, aplica etiquetas, faz follow-up de quem parou de responder e transfere para a sua equipe na hora certa — tudo dentro de uma fila de atendimento que você escolhe.

📷 [Captura de tela aqui — tela Agentes de IA com um agente cadastrado]

Antes de começar

Você vai precisar de:

Uma conexão de WhatsApp ativa e uma fila de atendimento dedicada ao agente (menu Filas de Atendimento). Todo cliente que cair nessa fila será atendido pela IA.
Um modelo de IA: informe sua própria chave de API (OpenAI, Google ou Anthropic) — ou deixe o campo de chave em branco para usar a IA gerenciada da plataforma, que consome créditos do seu plano sem precisar configurar nada.

Criando o agente

Acesse IA & Automação → Agentes de IA → Adicionar.

📷 [Captura de tela aqui — modal de criação do agente]

Nome e fila: o nome é interno; a fila define quais conversas o agente atende.
Provedor, modelo e chave de API: escolha o provedor e digite o ID do modelo (ex.: gemini-2.5-flash, gpt-4o-mini). Sem chave = modo gerenciado (créditos).
Instruções (prompt): a alma do agente. É aqui que você escreve quem ele é, como fala, o que pergunta, quando transfere e todas as regras do seu negócio. Veja as boas práticas no fim desta página.

Bases de Conhecimento

Documentos que o agente consulta para responder: catálogos, tabelas, FAQ, descrições de produtos ou serviços. Crie em IA & Automação → Bases de Conhecimento, envie os arquivos e depois marque a base no cadastro do agente.

O conteúdo é dividido em trechos automaticamente. Para controlar a divisão, separe blocos com uma linha contendo apenas --- — cada bloco vira um trecho inteiro.
Regra de ouro: o que é conteúdo consultável (tabelas, descrições, listas) vai para a base; o que é regra de comportamento ("nunca faça X", "sempre pergunte Y") vai para o prompt.

📷 [Captura de tela aqui — tela Bases de Conhecimento]

Ferramentas do Agente (consultas externas)

Para dados que mudam o tempo todo — estoque, preço em sistema externo, disponibilidade de agenda — cadastre uma ferramenta de consulta em IA & Automação → Ferramentas do Agente. O agente chama o seu endpoint (n8n, ERP, API própria) antes de responder e usa o dado exato em vez de estimar.

A descrição da ferramenta é lida pela IA — é ela que decide quando chamar. Escreva como uma instrução: "Consulta preço e disponibilidade de um produto pelo nome. Use SEMPRE antes de informar preço ao cliente."
Uma calculadora já vem embutida em todo agente: contas de soma, multiplicação e porcentagem são feitas com precisão, sem você configurar nada.

📷 [Captura de tela aqui — modal de nova ferramenta]

Ações no CRM

Na aba de ferramentas do cadastro do agente, você escolhe o que ele pode fazer além de conversar:

Aplicar/remover etiquetas — o agente só consegue aplicar etiquetas que estejam citadas nas instruções dele. Etiqueta que o prompt não menciona é recusada automaticamente (proteção contra marcação indevida).
Transferir para atendente / atribuir atendente disponível
Encerrar o atendimento
Agendar mensagem e criar tarefa para a equipe
Mensagens interativas — com esta opção ligada, o agente envia botões e listas sozinho sempre que oferece uma escolha fechada ao cliente (períodos, opções, confirmação de resumo). Botão engaja muito mais que pergunta aberta.
Nota interna — registros visíveis só para a equipe.

📷 [Captura de tela aqui — aba de ferramentas do agente]

Transferência para a equipe

Três formas de o atendimento chegar a um humano:

Palavras-chave: defina frases como "falar com um atendente" — ao detectá-las na mensagem do cliente, a transferência é imediata, sem passar pela IA. A comparação é por palavra/frase inteira ("sim" não dispara em "assim").
Decisão do agente: quando o cliente confirma uma proposta ou pede um humano, o agente transfere sozinho — com proteções para nunca transferir com uma pergunta ainda sem resposta.
Botão de confirmação: instrua o agente (no prompt) a enviar um botão após o resumo, com o texto igual a uma das suas palavras-chave — o toque do cliente vira transferência instantânea.

💡 Dica: na mensagem de despedida do agente, nunca prometa prazo de resposta do atendente ("já te responde!") — pode ser madrugada ou fim de semana. Prefira "ele te responde por aqui mesmo".

Revisão automática (agente revisor)

Com a revisão ligada, toda resposta passa por um segundo modelo de IA antes de ser enviada, que confere o texto contra as suas regras e contra o material consultado na base — horários, valores, itens repetidos, sequências. Se encontrar erro, a resposta é reescrita na hora. É a diferença entre um agente que "quase sempre acerta" e um que você confia de olhos fechados.

Você pode usar um modelo diferente (mais barato ou mais rigoroso) só para a revisão.
A revisão tem custo próprio de tokens — em troca, pega erro factual antes do cliente ver.

Escuta ativa (plantão após transferência)

Com a escuta ativa ligada, o agente não sai da conversa quando um atendente assume o ticket — fica de plantão, em silêncio. Se o cliente mandar mensagem e o atendente estiver ausente (ou não responder em 5 minutos estando online), o agente responde na hora, com todo o contexto. Qualquer mensagem do atendente — inclusive enviada pelo celular — devolve a vez a ele.

Ideal para clientes que respondem fora do horário de atendimento.

Follow-up automático

Se o cliente parar de responder, o agente envia mensagens de resgate geradas pela IA — retomando a última pergunta que ficou aberta, nunca um template genérico.

📷 [Captura de tela aqui — seção de follow-up no cadastro do agente]

Esperas entre tentativas: ex. 30m, 3h, 18h — a quantidade de esperas define o número de tentativas. O tom evolui sozinho: primeira leve, intermediárias empáticas, última é uma despedida elegante que deixa a porta aberta.
Dias e horário de envio: fora da janela, a tentativa espera a próxima abertura (nada de mensagem de madrugada). O fuso horário usado é o da sua empresa — configure em Configurações → Atendimento → Fuso horário.
Encerrar ao final: quem não responde a nenhuma tentativa tem o ticket encerrado sozinho — separa curiosos de clientes reais sem ocupar a equipe.
Se o cliente responder a qualquer momento, o follow-up pendente é cancelado na hora.
Cliente que responder depois do encerramento reabre o ticket na mesma fila, com o agente e todo o histórico.

⚠️ Vários follow-ups em sequência aumentam o risco de denúncia no WhatsApp. 3 a 4 tentativas é a boa prática.

Imagens e áudios

Imagens: quando o cliente envia um print ou foto (comprovante, tabela, documento, tela de outro sistema), o conteúdo é lido automaticamente e vira contexto da conversa — o agente enxerga o que está escrito na imagem e usa a informação, inclusive nos turnos seguintes. Você pode instruir no prompt o que fazer com tipos específicos de imagem.
Áudios: são transcritos e entram na conversa como texto.

Toques finais

Presença "digitando…": o cliente vê o agente digitando antes de cada mensagem, como uma conversa humana.
Mensagens divididas: respostas longas chegam em blocos naturais, com pausas — não em um "textão".

Boas práticas de prompt

Persona primeiro: nome, tom de voz, do que a empresa vive.
Regras críticas em destaque: use marcadores como 🛑 e palavras como NUNCA/SEMPRE nas regras inegociáveis.
Scripts para momentos-chave: primeira mensagem, coleta de dados, resumo, despedida. Diga quando o script é obrigatório.
Etiquetas: cite pelo nome exato as etiquetas que o agente deve usar e quando. Ele só consegue aplicar as citadas.
O que é da base fica na base: prompt define comportamento; base guarda conteúdo.
Teste como cliente: converse de verdade pelo WhatsApp antes de liberar. Ajuste o prompt a cada rodada — pequenas frases mudam muito o comportamento.

Custos (ordem de grandeza)

Uma conversa completa de qualificação (7 a 10 mensagens, com revisão ligada) custa em torno de R$ 0,50 a R$ 1,00 em tokens com um modelo econômico como o gemini-2.5-flash. Leitura de imagem: centavos por foto. No modo gerenciado, cada interação consome 1 crédito do plano.