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DockPlus Atendimento — agente de atendimento multicanal

Agente de atendimento para WhatsApp, Telegram e e-mail. Um grafo LangGraph classifica a intenção e chama o nó certo: dúvidas com RAG, agendamento, feedback ou passagem para um humano. Tem uma versão para corretores de imóveis nos EUA.

privado

Decisões técnicas

  • Grafo LangGraph com estado salvo no Postgres: áudio é transcrito (Whisper), o orquestrador detecta intenção e idioma, e a resposta pode voltar em voz (ElevenLabs ou fal.ai).
  • WhatsApp pela API oficial da Meta (Cloud API), com webhook assinado por HMAC e regra de janela de 24h: fora dela, só templates aprovados.
  • Entrada de webhooks durável: as mensagens vão para uma fila no Postgres com advisory lock, e casos ambíguos ficam para revisão em vez de reenvio, para não mandar a mesma mensagem duas vezes.
  • Uma empresa por instalação, com bloqueio na inicialização: banco e Redis ficam vinculados ao ID da instância, e o token JWT de outra instância é recusado. Um teste no CI prova que duas instâncias não se enxergam.
  • Painel Next.js com RBAC negado por padrão (admin, operador, leitor), MFA por TOTP e revogação de sessão; o JWT fica em cookie httpOnly atrás de um proxy no servidor.
  • Versão imobiliária: ferramentas de busca de imóveis por preferência do lead, envio de fotos no WhatsApp e agendamento de visitas com lembretes.

Resultados

  • CI em cada push: testes do backend contra Postgres com pgvector real, build e testes do frontend, auditoria de dependências (pip-audit, npm audit) e build das imagens Docker.

Stack

PythonFastAPILangGraphPostgreSQLpgvectorRedisNext.js 15OpenAIAnthropic ClaudeLangfuse

O que mostra

Empresas de serviço que recebem muitas mensagens repetidas e querem que o agente responda, agende e passe para um humano só quando precisa.