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Propósito do Produto — Fazer AI / Chatwoot Fork

Documento vivo. Atualizado em: 2026-02-22


1. Propósito Central

Este repositório é um fork evolutivo do Chatwoot open-source para se tornar a plataforma de atendimento inteligente do ecossistema Fazer AI.

Nosso objetivo é entregar atendimento enterprise com IA nativa, WhatsApp e automações, sem depender de time técnico para ajustes operacionais do dia a dia.


2. Princípio Inegociável: Abertura Máxima ao Usuário Final

O produto deve sempre priorizar a maior abertura possível para o usuário final.

Em termos práticos:

  • Sempre que for viável, a configuração deve existir no front-end/UI.
  • Regras de negócio não devem ficar chumbadas no código quando puderem ser parametrizadas.
  • Prompt, comportamento do agente, handoff, limites operacionais, integrações e fluxos devem ser gerenciáveis no painel.
  • O backend deve atuar como camada de capacidade e segurança, não como gargalo de configuração.

Exceções permitidas:

  • Segurança, compliance, integridade de dados e restrições de infraestrutura.
  • Casos de performance crítica comprovada.

Regra de engenharia:

  • Se houver dúvida entre hardcode e configuração em UI, escolher configuração em UI.
  • Se um hardcode temporário for necessário, ele deve nascer com plano de migração para UI.

3. Visão de Produto

"Toda empresa deve poder ter um atendimento de nível enterprise, com IA, WhatsApp e automações, sem precisar de um time de engenharia dedicado."

Público principal: empresas de médio porte (redes de pousadas, clínicas, academias, hotelaria e operações de serviço com alto volume em WhatsApp).

Problemas que resolvemos:

  • Atendimento omnichannel com operação unificada (WhatsApp, email e web).
  • IA capaz de responder, qualificar e executar tarefas reais (reserva, cobrança, consulta).
  • Escalonamento fluido para humano quando necessário.
  • Rastreabilidade total das ações de bot e humano.

4. Resultados Esperados do Produto

  • Reduzir tempo médio de resposta e custo operacional por conversa.
  • Aumentar taxa de resolução com IA sem perder controle humano.
  • Dar autonomia operacional ao cliente final via painel de configuração.
  • Evitar dependência de deploy para alterações de rotina.

5. Funcionalidades Implementadas (reference/chatwoot-develop)

As funcionalidades abaixo foram desenvolvidas no projeto de referência (reference/chatwoot-develop) e precisam ser portadas, adaptadas e melhoradas neste repositório:

5.1 🤖 Agentes de IA (Captain AI — v2)

Feature Descrição Status
Captain AI (Jasmine) Agente LLM principal que responde conversas automaticamente via WhatsApp Implementado no reference
Sistema de Tools Agente executando ferramentas: busca de FAQ, verificação de disponibilidade, consulta de preços, status de suítes Implementado no reference
Handoff para Humano IA detecta quando não sabe responder e transfere para agente humano, notificando via webhook Implementado no reference
Prompt Studio Interface para editar o prompt do agente em blocos modulares (system, persona, tools) diretamente no painel Implementado no reference
Análise de Imagem Agente recebe e processa imagens enviadas pelo cliente via WhatsApp Implementado no reference
Transcrição de Áudio Mensagens de áudio são transcritas e processadas pelo agente Implementado no reference
Sub-agentes Captain pode invocar agentes especializados (ex: agente de preços, agente de reservas) Implementado no reference
FAQ Lookup Tool Tool que busca respostas em base de conhecimento via embeddings Implementado no reference
Response Delay Simula tempo de digitação para tornar o bot mais humano Implementado no reference

5.2 📱 WhatsApp / Wuzapi Integration

Feature Descrição Status
Canal Wuzapi Integração com Wuzapi (WhatsApp não-oficial para dev/teste) Parcialmente portado
Webhook Wuzapi Recebimento de mensagens via webhook do Wuzapi 🔧 Em ajuste
Envio de Mensagens Envio de texto, imagem, arquivo e reações via Wuzapi Implementado no reference
Sync de mensagens enviadas pelo celular Mensagens enviadas pelo app do celular aparecem como "Enviadas" no Chatwoot Implementado no reference
QR Code flow Tela de escanear QR code ao criar o canal Implementado
Provisioning automático de usuário Ao criar o canal, cria automaticamente um usuário no Wuzapi Implementado

5.3 💳 Pagamentos PIX

Feature Descrição Status
PIX Stateful Fluxo completo de pagamento PIX dentro do chat (geração, polling, confirmação) Implementado no reference
PIX One-tap Pagamento PIX com um clique após dados já cadastrados Implementado no reference
PIX Público Geração de link de cobrança público sem autenticação Implementado no reference

5.4 📅 Reservas

Feature Descrição Status
Reserva via Chat Agente de IA cria reservas diretamente na conversa perguntando dados ao cliente Implementado no reference
Checagem de disponibilidade Tool que verifica disponibilidade de suítes em datas específicas Implementado no reference
Reserva PIX integrada Após confirmar reserva, gera cobrança PIX na mesma conversa Implementado no reference
Filtro por duração Filtro de reservas por período de estadia Implementado no reference

5.5 📊 Campanhas WhatsApp

Feature Descrição Status
Campanhas em massa Disparo de mensagens em lote via WhatsApp Implementado no reference
Rastreamento de cliques Captura UTM, referer, IP e geolocalização de links em campanhas Implementado no reference
Métricas de campanha Dashboard de cliques, conversões por campanha Implementado no reference

5.6 🏢 Multi-Unidade (Marcas / Brands)

Feature Descrição Status
Configuração por Unidade Cada inbox/unidade tem seu próprio webhook, prompt, agente e configurações Implementado no reference
Filtro de conversas por Unidade Agente/atendente vê apenas as conversas da sua unidade Implementado no reference

5.7 💬 UX / Interface

Feature Descrição Status
Atalhos de resposta Shortcuts customizados de resposta rápida Implementado no reference
Tradução de UI Traduções pt-BR para todas as interfaces novas Implementado no reference
Filtros avançados de conversas Filtrar por status, unidade, agente, data Implementado no reference

6. Funcionalidades Prioritárias Para Portar

Lista priorizada do que ainda precisa ser implementado neste fork:

  1. IncomingMessageWuzapiService completo — Recebimento de mensagens (texto, imagem, áudio, arquivo) corretamente roteado
  2. Handoff webhook — Notificação externa quando IA transfere para humano
  3. Prompt Studio — Interface de edição de prompts em blocos
  4. PIX Stateful — Fluxo de pagamento dentro do chat
  5. Sub-agentes Captain — Invoke de agentes especializados
  6. Campanhas WhatsApp com rastreamento — Disparo + métricas
  7. Reservas — Agente de reservas com disponibilidade e PIX

7. Arquitetura de IA

Cliente (WhatsApp)
       │
       ▼
  Wuzapi Server ──► Webhook ──► Chatwoot
                                    │
                          ┌─────────┴──────────┐
                          │  Captain AI Agent   │
                          │  (LLM + Tools)      │
                          └─────────┬──────────┘
                                    │
               ┌────────────────────┼────────────────────┐
               ▼                    ▼                    ▼
         FAQ Lookup           Reservas Tool         PIX Tool
         (Embeddings)         (Disponibilidade)     (Pagamento)
               │                    │                    │
               └────────────────────┴────────────────────┘
                                    │
                            Handoff se necessário
                                    │
                                    ▼
                            Agente Humano

8. Stack Tecnológica

Camada Tecnologia
Backend Ruby on Rails 7.1
Frontend Vue 3 + Vite
IA OpenAI GPT-4.1 / Compatível OpenRouter
WhatsApp Wuzapi (dev) / Evolution API (prod)
Banco de dados PostgreSQL
Cache/Jobs Redis + Sidekiq
Embeddings pgvector (PostgreSQL)

9. Diretrizes de Produto e Implementação

  • Toda feature nova deve nascer com o mínimo de parâmetros essenciais expostos no painel.
  • Configurações devem ser legíveis e editáveis por operação, não apenas por engenharia.
  • Defaults podem existir, mas nunca bloquear customização quando ela fizer sentido de negócio.
  • Evitar acoplamento entre comportamento do agente e constantes fixas em arquivo.
  • Antes de fechar uma implementação, responder: "o usuário final consegue ajustar isso pela UI?"

10. Referências

  • Projeto de referência com todas as features implementadas: reference/chatwoot-develop/
  • Notas de progresso técnico: reference/chatwoot-develop/progresso/
  • Plano de evolução Captain v2: reference/chatwoot-develop/progresso/plano_evolucao_capitao_v2.md
  • Arquitetura dos bots: reference/chatwoot-develop/progresso/arquitetura-bots.md

Documento mantido pelo time de arquitetura e produto do Fazer AI.