Atendente de IA no WhatsApp que agenda direto no sistema da clínica.
Boa tarde, queria marcar uma avaliação de aparelho
Boa tarde! Para achar a unidade mais perto: em qual bairro você mora?
Tijuca
A unidade mais perto tem horário quinta às 10h ou sexta às 15h. Qual fica melhor?
Quinta 10h
Atendimento automático por WhatsApp para uma clínica odontológica com duas unidades no Rio: um agente GPT-4.1 faz a triagem, direciona pelo bairro e agenda direto na Clinicorp. Um microserviço em TypeScript garante agendamento sem conflito e roda 5 réguas automáticas (aniversário, no-show, retorno, NPS e reativação).
o problema
Leads chegavam por vários números de WhatsApp sem cobertura fora do horário comercial, a marcação era manual e não havia follow-up sistemático. A plataforma no-code usada não agendava de forma atômica nem iterava listas de pacientes para disparos.
a solução
Arquitetura híbrida: a conversa, a IA, o CRM e o handoff ficam na plataforma de atendimento (Chatbotify, depois GoHighLevel). Um backend Fastify próprio faz agendamento com lock Redis na Clinicorp, aplica a regra de horário comercial, roda o Cron-Engine idempotente das réguas e recebe o webhook do discador Sonax, com troca de plataforma por variável de ambiente.
Como o atendimento roda
O cliente conversa como conversaria com uma pessoa. Por trás, o sistema identifica a intenção, consulta os dados certos e registra cada passo. As mensagens ao lado mostram o fluxo; os textos são ilustrativos.
Funcionalidades
- 01Agente de IA (GPT-4.1) no WhatsApp com triagem por especialidade e direcionamento de unidade pelo bairro
- 02Política de preço do CRO: informa só o valor da avaliação
- 03Modo infantil lúdico e troca de contexto adulto/criança sem recomeçar a conversa
- 04Atendimento multilíngue (PT, ES, EN, FR)
- 05Handoff para humano com resumo e hibernação do bot quando a recepção responde
- 06Envio automático de 13 mídias por tipo de lead
- 07Consulta de disponibilidade real e agendamento direto na Clinicorp
- 08Cancelamento com liberação de vaga e busca de paciente por telefone
- 09Catálogo real de especialidades e profissionais com unidade derivada
- 10Gate de horário comercial: recepção humana no expediente, IA fora dele
- 115 réguas automáticas: aniversário, no-show T-24h, pós-procedimento 3/6/12 meses, NPS T-1 e inatividade
- 1225 follow-ups de leads (5 especialidades × D1/D2/D4/D7/D10) e cadência de orçamento D0–D15
- 13Kit de 50 templates oficiais do WhatsApp para aprovação na Meta
- 143 funis de CRM e ~50 campos personalizados preenchidos pela IA
- 15Webhook do discador Sonax registrando ligações no CRM (upsert + nota com gravação)
- 16Migração Chatbotify → GoHighLevel com pipelines, campos via API e agente portado
Decisões técnicas
- >176 testes automatizados em 26 arquivos, todos passando; 2.730 linhas de teste para 2.298 linhas de código
- >Anti double-booking com lock Redis atômico (SET NX PX + liberação via Lua com token UUID)
- >Cron-Engine idempotente: dedupe por régua/paciente/dia no Redis e catch-up automático no boot
- >Portas e adaptadores: troca de plataforma (Chatbotify ↔ GoHighLevel) só por variável de ambiente
- >Logger com máscara LGPD para nome, telefone, CPF e e-mail; env e webhooks validados com Zod
- >Retry exponencial com jitter e classificação de erros retentáveis na API Clinicorp
- >Prompt de 16.107 caracteres reestruturado em comando + base de conhecimento + ações nativas
- >10 endpoints REST, CI no GitHub Actions (lint, typecheck, test, build) e Docker app + Redis
- >70 commits em ~10 semanas, com spikes de API antes da implementação
Tem um projeto parecido? Me conta o que precisa funcionar.
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