Assistente inteligente para automação comercial e suporte a clientes desenvolvido com n8n, Google Gemini, Google Sheets e Gmail. O projeto foi estruturado para atuar na central de atendimento de empresas de serviços técnicos, automatizando a leitura de e-mails, cálculo de propostas e gestão de banco de dados.
A empresa de referência para o caso de uso deste projeto foi a fictícia ClimaNorte Refrigeração, com foco no atendimento a condomínios e resorts no Litoral Norte da Bahia.
A solução permite que a equipe comercial ganhe escalabilidade, substituindo a triagem manual de e-mails incompletos por um fluxo autônomo que interage com o cliente e prepara os orçamentos em modo rascunho para aprovação final.
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No setor de manutenção predial e industrial, equipes comerciais frequentemente gastam horas analisando solicitações de orçamento via e-mail que não possuem os dados mínimos para a elaboração de uma proposta. Isso gera um gargalo no tempo de resposta e falhas na padronização dos orçamentos.
Este projeto foi desenvolvido para transformar o recebimento de e-mails em um funil inteligente e estruturado, capaz de extrair dados de textos não padronizados, validar regras de negócio complexas e estruturar os resultados de forma acionável para a equipe humana.
Foi mantida a premissa de que a resposta final para o cliente ainda passa pela revisão da equipe comercial para decidir se o rascunho da resposta do e-mail criado pela IA deve ser enviado ou não (Human-in-the-Loop), sendo este um requisito de projeto do cliente, que é um pouco mais conservador para aplicação de IA ao negócio.
O Agente lê o e-mail de solicitação de orçamento em linguagem natural e tenta extrair 5 dados obrigatórios:
- Localização;
- CEP;
- Quantidade de máquinas;
- Tipo de serviço (Preventiva, Corretiva, Instalação);
- Data proposta para execução.
Se a IA validar que todos os dados estão presentes:
- Calcula o Dias para Atendimento e define o nível de Urgência (Baixa, Média, Alta).
- Executa o cálculo de preço base, acrescido de taxas de deslocamento (por quilometragem) e fatores de acréscimo (ex: clientes do tipo "Resort").
- Salva os dados limpos em uma nova linha na planilha de controle.
- Gera um rascunho com o orçamento finalizado.
Se a solicitação vier incompleta:
- O sistema identifica exatamente qual dado faltou (ex: "O cliente não enviou o CEP").
- Pula a etapa de salvar no banco de dados.
- Gera um rascunho de e-mail de resposta cordialmente solicitando as informações específicas que restaram.
A solução foi desenhada sob um padrão arquitetural orientado a eventos (Event-Driven Architecture), utilizando o n8n como orquestrador (middleware) entre os serviços. O processamento segue um pipeline lógico de extração, transformação e carga, onde dados desestruturados são convertidos em esquemas rígidos (JSON) para persistência e tomada de ação.
Para lidar com conversas contínuas (ida e volta de e-mails em processos de qualificação), a arquitetura incorpora um gerenciamento de estado contextual dinâmico, garantindo que a IA se lembre de interações anteriores sem misturar dados de clientes diferentes.
Abaixo está o diagrama do fluxo de dados (Data Flow Diagram) da aplicação atualizada:
graph TD
%% Definição de Nós
A[📧 Gmail API<br>Polling Trigger] -->|Payload: Email JSON| B(🧠 AI Agent - Gemini<br>Semantic Extraction & Logic)
%% Nó de Memória
M[(💾 Window Buffer Memory<br>Session Key: ThreadId)] -.->|Context Injection| B
B -->|Output: Structured JSON| C{🔀 Control Flow<br>Boolean Routing}
%% Caminho True (Paralelo)
C -->|True: Complete Data| D[(🗄️ Google Sheets API<br>Data Persistence)]
C -->|True: Complete Data| E[📤 Gmail API<br>Draft Generation - Proposal]
%% Caminho False
C -->|False: Missing Data| F[📤 Gmail API<br>Draft Generation - Info Request]
%% Estilização (Classes)
classDef trigger fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px;
classDef agent fill:#e3f2fd,stroke:#1565c0,stroke-width:2px;
classDef memory fill:#e1bee7,stroke:#8e24aa,stroke-width:2px;
classDef decision fill:#fff3e0,stroke:#ef6c00,stroke-width:2px;
classDef data fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32,stroke-width:2px;
classDef action fill:#ffebee,stroke:#c62828,stroke-width:2px;
class A trigger;
class B agent;
class M memory;
class C decision;
class D,E data;
class F action;
| Categoria | Ferramenta / Serviço | Papel na Arquitetura |
|---|---|---|
| Orquestração | n8n | Integração dos nós, orquestração de gatilhos e lógica de roteamento (IF) |
| Inteligência Artificial | Google Gemini | Agente de análise de texto, cálculo de regras de negócio e formatação JSON |
| Banco de Dados | Google Sheets | Armazenamento estruturado e limpo dos orçamentos para futura integração com B.I. |
| Interface de Comunicação | Gmail | Ponto de entrada (Gatilho) e saída (Criação de Rascunhos) da automação |
Se você deseja replicar este assistente no seu próprio ambiente n8n, siga os passos abaixo:
- Uma instância do n8n rodando.
- Credenciais OAuth2 do Google Cloud Console para o Gmail API e Google Sheets API.
- Uma chave de API (API Key) do Google Gemini (Google AI Studio).
Na pasta /database deste repositório, você encontrará o arquivo .xlsx de template. Importe este arquivo no seu Google Drive para criar a planilha exata com os cabeçalhos esperados pelo fluxo.
Para entender a lógica de cálculo e adaptar os preços e localizações para a sua realidade de negócios, consulte o arquivo system_prompt.md localizado na pasta /prompts.
- Acesse a pasta
/workflowe baixe o arquivoAgente_de_Suporte_a_Orçamentos_por_Email.json. - Abra o seu n8n, vá em Workflows > Import from File e selecione o arquivo baixado.
- Cadastre e vincule as suas próprias credenciais do Google e Gemini nos respectivos nós.
- No nó "Append row in sheet", substitua a URL temporária pelo link da sua própria planilha do Google Drive.
Este projeto demonstra, na prática, como ferramentas de automação Low-Code integradas a LLMs modernos podem resolver dores reais de gestão de facilities, operações e manutenção.
A padronização das respostas, a eliminação do trabalho braçal de "copiar e colar" dados e a garantia de que as regras comerciais sejam seguidas com precisão geram valor imediato para qualquer setor de orçamentação e planejamento.
Ao comparar a execução de ponta a ponta de um fluxo tradicional (manual) com o processo orquestrado por IA, o ganho de eficiência operacional é expressivo:
| Etapa do Processo | Fluxo Manual Tradicional | Fluxo Automatizado (n8n + AI) | Ganho / Redução |
|---|---|---|---|
| Leitura e Triagem | ~3 a 5 min (Abrir e-mail, verificar dados) | Instantâneo (Gatilho em tempo real) | 100% automatizado |
| Cálculo e Regras de Negócio | ~5 min (Consultar distância, somar taxas) | Instantâneo (Processado pela LLM) | Redução de erros de cálculo |
| Registro em Planilha | ~3 min (Digitar cliente, CNPJ, valores) | Instantâneo (Append via API) | Redução de erro humano ao digitar informações |
| Redação da Proposta | ~7 min (Escrever e-mail formal / cobrar dados) | Instantâneo (Geração do rascunho) | Padronização |
| Tempo Total por Solicitação | Aprox. 15 a 20 minutos por e-mail | Menos de 10 segundos de processamento | Redução de ~95% no tempo operacional |
Considerando um cenário conservador onde o setor comercial processe 20 solicitações de orçamento diárias, a solução economiza cerca de 5 a 6 horas de trabalho manual por dia, permitindo que a equipe foque em negociações estratégicas, fechamento de contratos e atendimento de campo.
A arquitetura atual foi intencionalmente desenhada respeitando a premissa de manter o controle humano (Human-in-the-Loop). A IA realiza o trabalho pesado de triagem e cálculo, mas a validação e o envio da proposta permanecem sob a governança da equipe comercial.
À medida que a confiabilidade do sistema for homologada e a cultura da empresa ganhar maturidade na adoção da tecnologia, o projeto possui um roteiro claro de evolução:
- Automação End-to-End (Envio Direto): Transição do modelo de "Rascunho" para o envio automático das respostas via Gmail API, reduzindo o SLA de atendimento do cliente para questão de segundos.
- Dashboards de Business Intelligence: Conectar a base de dados gerada no Google Sheets diretamente a ferramentas como o Looker Studio ou Power BI. Isso permitirá a criação de painéis gerenciais para analisar indicadores-chave, como volume de solicitações, tempo de resposta e mapa de calor dos chamados de manutenção.
- Expansão Multicanal (WhatsApp): Replicar o "cérebro" do Agente de IA para operar não apenas por e-mail, mas também respondendo a solicitações de orçamento via WhatsApp, orquestrando fluxos com a API oficial e webhooks no n8n.