Assistentes & Inteligência Conversacional

Assistentes são agentes de IA que respondem automaticamente mensagens no WhatsApp. Cada instância conectada pode ter um assistente ativo que conversa com seus clientes de forma natural, seguindo regras, tom e conhecimento que você define.

O assistente opera em tempo real: recebe a mensagem, consulta a base de conhecimento configurada, respeita as regras do system prompt e responde dentro do WhatsApp — sem intervenção manual.

Tipos de Assistente

O Dexter oferece três perfis de assistente, cada um otimizado para um cenário diferente. Você escolhe o perfil ativo por instância no dashboard.

Tipo Canal Caso de uso principal
SDR (Vendas) DM Qualifica leads, responde dúvidas sobre o produto e agenda reuniões com especialistas
CS (Customer Success) Grupos Suporte pós-venda em grupos do WhatsApp, responde dúvidas de clientes ativos
Onboarding DM Guia novos clientes por processos de ativação e implantação
Dica: cada perfil tem seu próprio system prompt e base de conhecimento (KB). Ao trocar o perfil da instância, o assistente automaticamente carrega o prompt e o KB correspondentes.

System Prompt (Persona)

O system prompt é o texto que define a personalidade, o tom e as regras do assistente. Ele é enviado como instrução de contexto ao modelo de IA a cada conversa, e determina como o assistente se comporta em todas as interações.

Como escrever um bom system prompt

1
Seja específico sobre o negócio. Descreva o que a empresa faz, quem são os clientes e qual o objetivo do atendimento.
2
Defina limites claros. Instrua o assistente sobre o que ele pode e não pode fazer — por exemplo, não inventar informações, não prometer descontos e sempre encaminhar para um humano quando necessário.
3
Descreva intenções, não frases prontas. Em vez de fixar falas literais, descreva o comportamento esperado. Por exemplo: “quando o lead demonstrar interesse, conduza para agendamento” em vez de fornecer a frase exata a ser enviada.
4
Defina tom e estilo. Indique se o assistente deve ser formal, informal, técnico ou descontraído. Mencione o idioma e o formato preferido das respostas (curtas, com listas, etc.).
Importante: não fixe falas literais entre aspas no system prompt. O modelo tende a copiar exemplos literais em vez de se inspirar neles, gerando respostas repetitivas. Descreva a intenção e o comportamento desejado.

Exemplo — SDR para clínica odontológica

Você é um assistente de pré-vendas no WhatsApp da Clínica Sorriso.
Seu objetivo é responder dúvidas sobre tratamentos, qualificar o
interesse do lead e conduzir para agendamento de avaliação gratuita.

Tom: profissional, acolhedor e direto. Respostas curtas.

Regras:
- Não invente valores de tratamento. Quando perguntarem preço,
  explique que depende da avaliação e ofereça agendar.
- Não faça diagnóstico. Indique que o dentista avalia pessoalmente.
- Colete nome e horário de preferência antes de agendar.
- Se o lead não responder após qualificação, não insista.

Onde configurar: Dashboard → Assistentes → selecione o perfil (SDR, CS ou Onboarding) → System Prompt.

Knowledge Base (KB)

A Knowledge Base é o conjunto de informações que o assistente consulta para responder perguntas. Ela é escrita em formato Markdown e organizada em blocos temáticos.

O que incluir na KB

  • Produtos e serviços — descrições, diferenciais, público-alvo
  • Preços e planos — tabela de preços, condições de pagamento
  • Horários e localização — funcionamento, endereços, contato
  • Políticas — troca, devolução, garantia, cancelamento
  • FAQ — perguntas frequentes dos clientes

Knowledge Blocks

Além do KB geral em Markdown, você pode criar Knowledge Blocks — blocos menores e focados em temas específicos. Cada bloco tem um título, conteúdo e tags, e pode ser associado a um ou mais perfis de assistente (SDR, CS, Onboarding).

O sistema seleciona automaticamente os blocos mais relevantes para cada conversa, priorizando os que têm maior relevância para a pergunta do cliente.

KB Topics (Tópicos para Campanhas)

KB Topics são tópicos extraídos da sua base de conhecimento e usados em campanhas para personalizar mensagens. Em vez de escrever cada campanha do zero, o Dexter pode gerar mensagens a partir de um tópico específico do KB ou selecionar um aleatoriamente.

Modos de geração disponíveis em campanhas:

Modo Descrição
scratch Mensagem criada do zero a partir de um prompt livre
kb_random Seleciona um tópico aleatório da KB e gera a mensagem
kb_topic Usa um tópico específico escolhido por você

Como atualizar: Dashboard → Assistentes → Knowledge Base. Você pode importar conteúdo a partir de URLs, textos ou arquivos. O Dexter processa a fonte e gera blocos de conhecimento estruturados automaticamente.

Reply Mode (Modo de Resposta)

O Reply Mode controla quando o assistente responde mensagens. É configurado por instância e afeta tanto conversas diretas quanto campanhas.

Modo Comportamento
Auto O assistente responde automaticamente a todas as mensagens recebidas. É o modo padrão.
Passive O assistente fica em espera. Usado automaticamente quando duas instâncias compartilham o mesmo número — apenas uma fica em auto, a outra é rebaixada para passive para evitar respostas duplicadas.
Off O assistente não responde a nenhuma mensagem. Campanhas também são pausadas para esta instância.

Bot Active por contato

Além do Reply Mode da instância, você pode desativar o assistente para um contato específico. Isso é útil para atendimento humano: quando o bot é desativado para um contato, as mensagens daquela pessoa não recebem resposta automática, permitindo que um atendente humano assuma a conversa.

O assistente também pode se desativar automaticamente quando detecta uma solicitação de atendimento humano (via palavras-chave configuradas em Forward to Human) ou quando o próprio lead pede para falar com uma pessoa.

Como mudar: Dashboard → Instâncias → Modo de Resposta (para toda a instância) ou Dashboard → Contatos → selecione o contato (para pausar/ativar individualmente).

Naturalness (Naturalidade)

O recurso de Naturalidade faz o assistente simular comportamento humano na conversa: indicador de digitação, delays variáveis proporcionais ao tamanho da mensagem e estilo de escrita mais orgânico.

Como funciona

  • Typing Indicator: o Dexter ativa o indicador de “digitando...” no WhatsApp antes de enviar a resposta, com duração proporcional ao tamanho da mensagem (mínimo 1s, máximo 15s).
  • Naturalidade na escrita: quando habilitado, um bloco de instruções é injetado no prompt que orienta o modelo a produzir respostas com pontuação, estrutura e ritmo mais naturais — sem alterar o conteúdo factual.
  • Configuração por instância: ative ou desative a naturalidade em Dashboard → Instâncias → Comportamento Humano.

O resultado: respostas que parecem escritas por uma pessoa real, reduzindo a sensação de estar conversando com um robô.

Closing Controller (Encerramento de Conversa)

O Closing Controller é um módulo que gerencia o ciclo de vida das conversas. Ele detecta quando a conversa atingiu uma conclusão natural e conduz o encerramento de forma elegante, sem cortar a interação abruptamente.

Ciclo de encerramento

1
Detecção de maturidade. O sistema monitora sinais como mensagens de baixo sinal (por exemplo, apenas “ok” ou “obrigado”) e verifica se a conversa atingiu um nível de maturidade suficiente para encerrar.
2
Probe de encerramento. Quando a conversa está madura, o assistente envia uma pergunta de confirmação (por exemplo, se o cliente precisa de mais alguma coisa). O estado muda para closing_probe_sent.
3
Confirmação e fechamento suave. Se o cliente responde com um ack (como “não, obrigado”), o assistente envia uma despedida curta e a conversa passa para closed_soft. Novas mensagens de baixo sinal são ignoradas silenciosamente.
4
Reabertura automática. Se o cliente enviar uma mensagem com conteúdo relevante (uma nova pergunta ou solicitação), a conversa é reaberta automaticamente e o assistente volta a responder normalmente.
Dica: as frases de encerramento (probe, ack, fallback) são configuráveis por tenant em Dashboard → Assistentes → Frases do Agente. O sistema escolhe aleatoriamente entre as variantes configuradas, evitando repetição.

Caso de uso: SDR para escola de idiomas

Veja como o assistente SDR conduz uma conversa do início ao agendamento:

1
Lead envia mensagem.
O lead manda: “Oi, quero saber sobre aulas de inglês”.
2
Assistente consulta o KB e responde.
O assistente encontra informações sobre os cursos na Knowledge Base e responde com as opções disponíveis (intensivo, regular, conversação), perguntando qual o objetivo do lead.
3
Qualificação natural.
O lead responde que quer se preparar para uma viagem. O assistente sugere o curso intensivo e pergunta se tem preferência de horário.
4
Agendamento.
O assistente coleta o e-mail do lead, agenda uma aula experimental via integração com Google Calendar e envia a confirmação com data, horário e link do convite.
5
Encerramento natural.
Após o agendamento, o Closing Controller detecta que a tarefa foi concluída e conduz o encerramento com uma mensagem de despedida curta.

Limites e permissões por plano

Plano Preço (USD/mês) Assistentes ativos Campanhas Google Calendar Suporte
Starter $9 1 Básico Não Comunidade
Professional $29 3 Completo Sim Prioritário
Scale $99 3 Completo Sim Dedicado
Dica: o plano define quantas instâncias WhatsApp ficam ativas: 1 no Starter, 3 no Professional e 12 no Scale. Cada número pode ter os três agentes (SDR, CS e Onboarding).

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