Larlink: agentes de IA para imóveis
Qualificação de leads no WhatsApp com base no inventário, com fluxos de orquestração e painel para transferência a um agente humano.
Visão geral
Larlink ajuda imobiliárias a qualificar leads no WhatsApp. O bot responde perguntas iniciais, busca inventário com busca semântica e entrega perfil estruturado a um agente humano. Trabalhei na orquestração Windmill e construí painel React para agentes acompanharem chats e assumirem quando o lead está quente.
Problema
Agentes gastam horas nas mesmas perguntas iniciais sobre orçamento, localização e timing. Isso atrasa a resposta e deixa menos tempo para fechar.
Restrições
- Tudo tinha que ficar no WhatsApp. Sem instalação de app para o comprador.
- As respostas tinham que soar como conversa, não como URA.
- Agentes precisavam monitorar o bot e assumir na hora.
Arquitetura
Windmill para orquestração, Gemini para linguagem e Supabase pgvector para busca de imóveis. Foquei nos fluxos de conversa e na interface de transferência: painel React no estilo WhatsApp, integrado ao Windmill, que permite ao agente pausar o bot e responder na mesma conversa.
Decisões principais
Windmill como orquestrador
Lugar central para fluxos, agendamentos e endpoints de API. Quando o agente responde no painel, Windmill chama a Meta WhatsApp API. Mais flexível que o arranjo com n8n que tentamos primeiro.
Gemini com chamada de ferramentas (tool calling)
Em vez de roteiro fixo, o modelo escolhe quando responder e quando chamar search_property, sem menu de URA.
Matching de imóveis em duas etapas (pgvector + filtro IA)
Busca vetorial acha listagens conceitualmente próximas (por exemplo lugar quieto ≈ baixo ruído). Segunda passagem com o modelo mantém só os matches mais fortes.
Painel próprio de transferência para humano
Vendas ainda precisam de humano. O painel lista chats ativos. Responder pausa o bot e envia a mensagem do agente ao WhatsApp.
Stack
- Windmill
- Gemini AI
- Supabase (pgvector)
- TypeScript
- WhatsApp API (Meta)
- React / Next.js
Impacto
O bot consegue qualificar e casar inventário fora do horário do agente. Quando um agente assume, orçamento e preferências já vêm resumidos.
Aprendizados
- Tentamos n8n primeiro. O modelo code-first do Windmill encaixou melhor estado complexo de IA.
- pgvector mais filtro final de IA superou busca só por palavra-chave para matches de imóveis.
- Em B2B, a interface de transferência importa tanto quanto o bot. A tela no estilo WhatsApp facilitou os testes com agentes.
Produto ao vivo
Em produção em larlink.com.br. Site de marketing da Larlink: atendimento com IA no WhatsApp da imobiliária.