Projeto: Agente Virtual Inteligente para Prospecção e Agendament

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Criar um agente virtual inteligente (não apenas um chatbot), que:    •   Interaja com leads de forma automatizada    •   Identifique intenções (como “quero agendar”)    •   Execute ações como envio de mensagens, captura de dados e agendamento automático de reuniões    •   Integre com ferramentas como LinkedIn, WhatsApp e Google Calendar 1. Definição do Agente Virtual O agente precisa:    •   Compreender linguagem natural (NLP)    •   Captar e organizar informações de leads    •   Automatizar interações e processos (agendamento, envio de mensagens)    •   Ser integrável via API com LinkedIn, WhatsApp e Google Calendar 2. Tecnologias Possíveis A. Abordagem com Código (mais flexível) Linguagens / Frameworks sugeridos:    •   Python (automação, IA, integração)    •   Node.js (tempo real, integração de APIs)    •   Rasa ou Dialogflow para NLP APIs envolvidas:    •   LinkedIn API (limitada, pode exigir scraping ou uso de Phantombuster, TexAu, Dripify)    •   Google Calendar API (criação e atualização de eventos)    •   WhatsApp Cloud API (Meta) Banco de dados sugerido:    •   Firebase, MongoDB ou planilhas (MVP) B. Abordagem No-code/Low-code (implementação mais rápida) Ferramentas possíveis:    •   Manychat: automações via WhatsApp e Instagram    •   Make (Integromat) ou Zapier: automações e integrações entre ferramentas    •   Landbot / Tars: criação de fluxos visuais e inteligentes    •   Chatbase / CustomGPT: uso de ChatGPT integrado à base de conhecimento 3. Estrutura do Projeto (Etapas) Etapa 1: Mapeamento do Fluxo    •   Lead interage no LinkedIn    •   Mensagem é analisada (NLP) para detectar intenção    •   Se a intenção for “agendar reunião”:       •   Captura dados do lead (nome, e-mail, disponibilidade)       •   Cria evento no Google Calendar       •   Envia confirmação por WhatsApp Etapa 2: Escolha da Stack    •   Com código: Rasa + Python + Google Calendar API + integração com LinkedIn    •   Sem código: Make + WhatsApp API + Google Calendar + Phantombuster Etapa 3: Integração com a ferramenta de prospecção no LinkedIn    •   Se a ferramenta (Phantombuster, TexAu, Dripify) permitir webhooks, integrar diretamente    •   Caso contrário, utilizar scraping ou RPA (ex: Bardeen ou UIPath) 4. Exemplo de Fluxo Automatizado (usando ferramentas prontas) Ferramentas sugeridas:    •   Phantombuster: monitora as respostas do LinkedIn    •   Make: interpreta mensagens, executa lógica e faz integração entre sistemas    •   WhatsApp API / Manychat: envio de mensagens automatizadas    •   Google Calendar API: agendamento de reuniões Fluxo:     1.    Lead responde “Quero saber mais” no LinkedIn     2.    Phantombuster envia o evento para o Make via webhook     3.    O Make:       •   Analisa a mensagem com Chatgpt ou gpt via api       •   se a intenção for “agendar”:          •   envia uma mensagem automatizada no whatsapp          •   coleta dados do lead (nome, e-mail, melhor horário)          •   cria evento no google calendar          •   envia link de confirmação para o lead entregáveis esperados    •   agente virtual funcional com fluxo completo implementado    •   integração com pelo menos uma ferramenta de prospecção (phantombuster ou similar)    •   integração com google calendar para criação automática de reuniões    •   interface de gestão das conversas e leads (pode ser simples inicialmente)    •   documentação técnica básica se precisar, posso fornecer os fluxos desenhados em mapa mental, sugestões de prompts, exemplos de chamadas de api e até protótipos de mensagens do agente. Posso também detalhar o uso de cada ferramenta conforme a stack escolhida.Category: IT & ProgrammingSubcategory: Web developmentWhat is the scope of the project?: Medium-sized changeIs this a project or a position?: ProjectI currently have: I have an ideaRequired availability: As neededAPI Integrations: Other (Other APIs)Roles needed: Other

Keyword: ChatGPT

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