Chatbot com IA no WhatsApp: memória e passagem para humano

Um chatbot com IA no WhatsApp bem montado lembra a conversa, consulta as informações da sua empresa, responde em mensagens curtas e passa para um atendente no Chatwoot quando precisa, e dá para montar isso no n8n com a Evolution API.

O que mais irrita o cliente num robô de WhatsApp é ter que repetir tudo, receber um textão sem quebra e não conseguir falar com uma pessoa quando precisa.

No vídeo, gravado em abril de 2025, eu monto esse chatbot no n8n, ligado à Evolution API e ao Chatwoot. As telas das ferramentas mudam com o tempo, mas os conceitos continuam valendo para qualquer plataforma. É neles que este artigo se concentra.

Como o fluxo funciona, do começo ao fim

O fluxo é uma sequência de etapas no n8n:

1. Um webhook recebe cada mensagem que chega no WhatsApp (no vídeo, enviada pela Evolution API, mas qualquer sistema que mande webhook serve).
2. Um filtro ignora mensagens de grupo. Algumas empresas precisam do bot nos grupos; nesse caso é só desligar o filtro.
3. O fluxo verifica se a mensagem veio do cliente ou de você. Se foi você, a IA pausa.
4. O tipo da mensagem é identificado. Texto segue direto, áudio é transcrito e imagem é descrita, para a IA entender as três.
5. Mensagens que chegam em sequência são juntadas numa só.
6. O histórico do cliente é carregado, e o que é antigo demais é descartado.
7. O agente de IA lê tudo isso, segue o prompt, consulta a base de conhecimento se precisar e responde.
8. A resposta é quebrada em mensagens menores antes de ir para o WhatsApp.

O fluxo para baixar está na página de apoio do vídeo.

Memória e contexto: lembrar sem ficar lento

O chatbot precisa lembrar a conversa mesmo que o cliente volte dias depois. No fluxo isso é feito em duas camadas:

• o Redis guarda as mensagens recentes de cada cliente e serve de cache do contexto;
• o Postgres (com pgvector, o mesmo que o Chatwoot usa) guarda o histórico em uma tabela que o próprio n8n cria na primeira execução.

O cuidado que muita gente esquece: não dá para mandar para a IA todas as mensagens de uma semana de conversa. O bot fica lento e o contexto fica confuso. Por isso o fluxo apaga as interações mais antigas e mantém só as últimas. Contexto limpo é resposta mais rápida e mais certa.

Outra coisa que ajuda a conversa a parecer humana: o prompt pega o nome que o cliente usa no WhatsApp, chama a pessoa por esse nome e pede confirmação. Se o nome estiver errado, ele corrige e guarda.

Áudio e imagem também são conversa

Cliente brasileiro manda áudio o tempo todo. No fluxo, o áudio é transcrito com a OpenAI antes de chegar no agente. Para isso, na Evolution API você ativa o envio em Base64 no webhook.

A imagem segue o mesmo caminho. Um exemplo que me pedem muito: nutricionista que quer um bot que receba a foto do prato e estime as calorias. Com a imagem descrita, a IA consegue fazer isso, desde que o prompt diga o que ela deve fazer com a foto.

O prompt é a maior parte do trabalho

Eu costumo dizer que o prompt é uns 80% de um bom chatbot. Se ele estiver mal escrito, a IA inventa resposta. No prompt que deixei no fluxo há:

• persona e tom de conversa: quem está falando e como fala;
• contexto: o que a empresa faz e em que situação o cliente está;
• objetivos e diretrizes: o que a IA deve pedir (nome, WhatsApp, tipo de sistema, se quer agendar) e o que não pode fazer;
• regras de ferramenta: quando buscar na base de conhecimento e quando transferir.

Esse prompt foi escrito para a Astra Online. Para usar no seu negócio, peça a um modelo de linguagem que reescreva seguindo a mesma estrutura, com os dados da sua empresa. Um pouco de noção de marketing ajuda bastante aqui.

Quanto ao modelo, no vídeo uso o da OpenAI, mas o n8n permite trocar por Anthropic, Gemini, Groq, Mistral, DeepSeek, Ollama e outros. A chave de API vai na credencial do modelo escolhido.

Base de conhecimento: preço não vai no prompt

Preço, lista de serviços e regras que mudam não devem ficar no prompt. O prompt é como o bot se comporta; a base de conhecimento é o que ele sabe.

No vídeo, o processo foi:

1. subir um PDF com os serviços e preços para um storage público (usei o MinIO; poderia ser outro lugar com link público);
2. rodar um segundo fluxo que lê o PDF e grava o conteúdo numa tabela do Postgres;
3. apontar o agente para essa tabela;
4. escrever no prompt: se perguntarem sobre preços, busque na base de conhecimento.

Quando perguntei o preço de um serviço, a IA foi na base, trouxe o valor da tabela e respondeu em três mensagens curtas. Quando o preço mudar, você troca o PDF e roda o fluxo de novo, sem mexer no prompt.

Passar para um atendente humano no Chatwoot

Nenhum bot resolve tudo. A transferência funciona com uma frase combinada:

1. No Chatwoot, em Configurações, Automação, crie uma regra com o evento mensagem criada.
2. Condição: o conteúdo da mensagem contém a frase escolhida (eu usei "OK, transferindo").
3. Ação: atribuir a conversa a um agente, por exemplo um vendedor.
4. No prompt, escreva: quando o cliente pedir para falar com uma pessoa, diga exatamente esta frase.

No teste, na primeira vez a IA respondeu "OK, transferindo para um atendente", que não bate com a regra. Precisei reforçar no prompt: diga exatamente a frase, sem mudar nada. Na segunda tentativa funcionou e a conversa caiu na aba Minhas do atendente.

Isso é normal. A IA nem sempre faz o que você quer de primeira, e ajustar o prompt faz parte da construção.

Quando você assume, a IA para

Se o atendente responde pelo WhatsApp ou pelo Chatwoot, o fluxo percebe que a mensagem saiu da empresa e pausa a IA para aquele cliente. No vídeo a pausa é de 180 segundos. Se ninguém interagir nesse tempo, a IA volta. Dá para aumentar: o valor é em segundos, então uma hora são 3.600.

Esse detalhe evita a pior cena possível: o robô respondendo por cima do vendedor no meio de uma negociação.

Erros comuns e checklist

• Webhook de teste do n8n no lugar do de produção (o de teste só roda quando você clica em executar)
• Base64 desligado na Evolution, e o bot não entende áudio
• Prompt com preços dentro, em vez de base de conhecimento
• Histórico sem limite, deixando o bot lento
• Frase de transferência diferente entre o prompt e a automação do Chatwoot
• Tempo de pausa curto demais para o seu tipo de atendimento
• Credenciais do Redis, do Postgres e do modelo cadastradas

Depois de funcionar, o mesmo agente pode ganhar ferramentas: uma requisição HTTP para consultar o status de um pedido no seu sistema ou o Google Calendar para marcar horário. Sobre agendamento, veja o artigo de agendamentos pelo WhatsApp no Chatwoot. E se quiser usar a IA nativa do Chatwoot em vez do n8n, leia sobre o Captain e IA externa no Chatwoot.

Perguntas frequentes

Como fazer um chatbot com IA no WhatsApp?

Um caminho é montar um fluxo no n8n que recebe as mensagens por webhook, por exemplo da Evolution API, trata texto, áudio e imagem, carrega o histórico do cliente e entrega tudo a um agente de IA com prompt e base de conhecimento. A resposta é quebrada em mensagens curtas antes de ir para o WhatsApp.

Como fazer o chatbot lembrar da conversa?

Guardando o histórico em duas camadas: o Redis mantém as mensagens recentes como cache e o Postgres guarda o histórico numa tabela que o n8n cria na primeira execução. As interações mais antigas são descartadas para o bot não ficar lento nem confuso.

O chatbot com IA entende áudio no WhatsApp?

Sim. O áudio é transcrito com a OpenAI antes de chegar no agente, e para isso o envio em Base64 precisa estar ativado no webhook da Evolution API.

Como passar a conversa do chatbot para um atendente no Chatwoot?

Crie uma automação no Chatwoot com o evento mensagem criada, a condição de a mensagem conter uma frase combinada e a ação de atribuir a conversa a um agente. No prompt, mande a IA dizer exatamente essa frase quando o cliente pedir para falar com uma pessoa.

Onde colocar os preços no chatbot com IA?

Na base de conhecimento, e não no prompt. No exemplo, um PDF com serviços e preços é lido por um fluxo e gravado numa tabela do Postgres que o agente consulta, então quando o preço muda basta trocar o PDF e rodar o fluxo de novo.

Sem montar fluxo do zero

No AstraChat, a nossa versão do Chatwoot, os agentes de IA ficam dentro do próprio atendimento, ao lado do Kanban, do disparador, dos flows e das ligações pelo WhatsApp. Roda no seu servidor, com a sua marca, para quantos atendentes você tiver.

Ele vem na Comunidade Astra Online, com código-fonte, atualizações, grupo VIP e a primeira instalação feita pelo especialista em Chatwoot Raphael Popiolek. Se prefere que a gente construa o chatbot do seu negócio, chame no WhatsApp e mande junto o que o seu atendimento mais responde hoje.