Por que construir próprio
Marcelo levantou a intenção de termos solução independente pra bot de atendimento e CRM. Avaliação técnica confirma viabilidade plena. Clonar diretamente o Vetra e C2S via API não é possível (o motor conversacional do Vetra é proprietário, não exposto; termos de uso restringem extração massiva). Construir próprio dá autonomia, customização total, zero dependência de terceiros.
🎯 Objetivos principais
- Bot de atendimento no WhatsApp com qualificação automática
- CRM próprio integrado ao Pegasus (leads, pipeline, distribuição)
- Handoff inteligente pra vendedor humano
- Dados 100% da Carangos, controle total
- Escalabilidade Cloudflare (zero servidor, custo variável)
🚫 O que NÃO é o escopo
- Substituir AutoCerto (continua como fonte de estoque)
- Substituir sistema de financiamento bancário (integração existente fica)
- Replicar features específicas do C2S que não agregam valor
- Substituir atendimento humano (bot triagem, humano fecha)
Stack proposta
Cinco camadas, cada uma desacoplada da outra. Infra Cloudflare aproveitando o que já temos no Pegasus. Nada de servidor dedicado, nada de Docker, nada de manutenção de infra pesada.
Gateway WhatsApp
Recebe e envia mensagens. Já temos pendência de Z-API contratada na Carangos. Alternativa: Evolution API (self-hosted Cloudflare container).
Motor conversacional
LLM faz qualificação, responde objeções, decide escalação. System prompt gerado a partir do formulário de treinamento da Carangos.
CRM backend + memória de contexto
Armazena leads, conversas, deals, tags, atividades. Reusa backend Pegasus com schema expandido. Memória conversacional por lead.
Integrações externas
AutoCerto (estoque+fotos), bancos (simulação de financiamento), Google Business (reviews), email/SMS (fallback).
Interface unificada
Aba Cruzamento do Pegasus mostra leads do bot em tempo real. Pipeline visual. Dashboard de performance.
🔐 Confidencialidade e segurança
Todo o código roda em infraestrutura Cloudflare sob conta Carangos/Fábio. Secrets encriptados (tokens Z-API, Claude API, AutoCerto). Dados de cliente isolados em D1 com backup diário. Nenhum dado vaza pra fornecedor terceiro exceto o LLM (Claude API, que tem retenção zero em modo enterprise).
5 sprints em 10 semanas
Plano realista do zero ao go-live, rodando em sombra com o Vetra antes da migração. Cada sprint entrega algo funcional e demonstrável.
CRM backend próprio
- Schema D1 completo (leads, deals, sellers, activities, messages, tags)
- Endpoints REST CRUD de todos os recursos
- Autenticação JWT pra API
- Importador de dados legados (CSV do C2S/AutoCerto se Marcelo tiver)
- Dashboard básico no Pegasus mostrando leads do CRM próprio
Entrega: CRM operacional, vendedor consegue ver leads, criar atividades, avançar pipeline (manual ainda).
Bot conversacional básico
- Integração Z-API (envio e recebimento de WhatsApp)
- Motor Claude Sonnet com system prompt gerado do formulário de treinamento
- Memória conversacional por lead (KV com TTL de 7 dias)
- Qualificação automática básica (nome, carro, preço, forma de pagamento)
- Criação automática de lead no CRM a partir da conversa
Entrega: Bot responde no WhatsApp de teste, qualifica lead simples, cria registro no CRM.
Bot dispara fluxos do Pegasus
- Lead qualificado pelo bot dispara busca em cascata (estoque próprio + parceiros + portais)
- Notificação automática pra ADM + Gerência quando match forte aparece
- Handoff estruturado pro vendedor com briefing completo
- Escalação automática em casos sensíveis (reclamação, jurídico, defeito)
- Painel de performance do bot no Pegasus (taxa de qualificação, tempo médio, conversão)
Entrega: Bot + Pegasus funcionando como sistema único. Gerência vê tudo em uma tela só.
Testes com base Carangos e ajustes
- Ingestão das conversas reais do formulário de treinamento
- Fine-tuning do prompt baseado em casos bons e casos ruins
- Testes de regressão (100+ casos simulados)
- Ajuste de tom, objeções, fluxos de exceção
- Handoff com 5 vendedores reais da Carangos (piloto restrito)
Entrega: Bot atendendo no estilo Carangos. Aprovação do Marcelo em qualidade conversacional.
Rodar em paralelo ao Vetra/C2S
- Bot próprio recebe 20% do tráfego novo (teste A/B com Vetra)
- Comparação de métricas (tempo de qualificação, taxa de conversão, satisfação)
- Ajustes finais de edge cases
- Migração gradual dos 80% restantes
- Decisão final: manter ambos ou desligar Vetra/C2S
Entrega: Sistema próprio operando 100% do tráfego. Carangos independente.
O que pode dar errado
🎙️ Tom do bot não bate com jeito Carangos
Mitigação: formulário de treinamento detalhado (já entregue). Fine-tuning sprint 4 com conversas reais. Piloto com 5 vendedores humanos aprovando cada fluxo antes do go-live.
💸 Custo da API do LLM escalando
Mitigação: cache agressivo de contexto no KV, prompts otimizados, uso de Haiku (modelo mais barato) pra triagem inicial e Sonnet só quando preciso. Orçamento mensal estimado fechado antes do go-live.
📱 Z-API ficar instável ou banimento no WhatsApp
Mitigação: número oficial WhatsApp Business API (Meta aprovado) como backup. Monitoramento 24/7. Alerta automático pra gerência se taxa de erro {'>'} 1%.
⚖️ Vazamento de dados ou problema legal
Mitigação: infra Cloudflare com criptografia TLS, secrets em env encriptado, D1 com backup, LGPD formalizada com consentimento explícito no opt-in do WhatsApp.
👥 Resistência da equipe em usar o novo sistema
Mitigação: tutorial narrado já entregue, treinamento presencial na reunião segunda, piloto com 5 vendedores antes do go-live geral, interface é a mesma do Pegasus que eles já estão acostumando.
Próximos passos
1️⃣ Marcelo preenche o formulário
10 seções. Tudo que o bot precisa saber pra atender no jeito Carangos. Salva automático no navegador, pode retomar. Ao fim exporta JSON e envia.
2️⃣ Fábio valida arquitetura
Revisa este documento. Se autoriza, começa Sprint 1 na segunda. Qualquer ajuste de escopo ou prazo, define agora.
Confidencial. Ambicioso. Viável.
Dez semanas de desenvolvimento, cinco entregas parciais, zero dependência de fornecedor. Ao final, a Carangos opera com stack 100% própria, escalável e sob controle total.