Resumo Detalhado: Criando um Chatbot no WhatsApp com IA Generativa e Tess AI
O vídeo acima detalha como construir um chatbot funcional no WhatsApp, aproveitando a inteligência artificial generativa da Tess AI. O objetivo é guiar o usuário desde a configuração inicial até a implementação prática, permitindo a criação de um agente virtual capaz de interagir com os usuários de forma automatizada e inteligente. O vídeo se destina a aspirantes a "Agent Builders" e a qualquer pessoa interessada em explorar o potencial da IA no WhatsApp.
I. Criação e Configuração do Agente na Tess AI:
Acesso à Plataforma Tess AI: O ponto de partida é a plataforma Tess AI, onde o usuário inicia o processo de criação do seu agente de IA.
Seleção do Modelo de IA: A Tess AI oferece uma variedade de modelos de IA generativa, cada um com características e capacidades distintas. O vídeo menciona exemplos como
Deepseek R1,Deepseek R1 small V3, e outros. A escolha do modelo dependerá das necessidades e do tipo de interação desejada para o chatbot.Definição do Prompt Genérico: O prompt é a instrução inicial que define o papel e o comportamento do agente. No vídeo, é enfatizada a importância de um prompt genérico que oriente o agente a responder de maneira clara e concisa, utilizando apenas texto simples e evitando formatações complexas como Markdown ou LaTeX. Isso é crucial para garantir que as respostas sejam exibidas corretamente no WhatsApp, que pode ter limitações na renderização de certos formatos. Exemplo de prompt: "Você é um agente de IA chamado Tess. Siga estas diretrizes: responda usando apenas texto simples, sem formatação."
Variáveis de Personalização: O vídeo menciona a possibilidade de incluir variáveis de personalização no prompt, como nível de criatividade (temperatura) e a escolha do modelo de IA. Essas variáveis permitem ajustar o comportamento do agente de acordo com as preferências do usuário.
Considerações sobre o uso de Tools: Embora o vídeo não se concentre no uso de "Tools" (ferramentas externas que o agente pode acessar), menciona que essa opção pode ser configurada na plataforma Tess AI.
II. Integração com a Plataforma de Automação Make (anteriormente Integromat):
Escolha da Plataforma de Automação: O vídeo utiliza a plataforma Make como exemplo para a integração com o WhatsApp, destacando sua interface amigável e a disponibilidade de um módulo específico para o WhatsApp. Alternativas como Zapier e n8n são mencionadas, cada uma com suas vantagens e desvantagens.
Módulo "WhatsApp > Watch Events": Este módulo é o gatilho da automação. Ele fica "escutando" as mensagens recebidas no número do WhatsApp configurado. Sempre que uma nova mensagem chega, o gatilho é acionado, dando início ao fluxo de automação.
Configuração do Webhook: O Webhook é um componente essencial para a comunicação entre o WhatsApp e a plataforma de automação. Ele atua como um "ponto de chamada", permitindo que a Meta (empresa responsável pelo WhatsApp) notifique a plataforma Make sempre que uma nova mensagem for recebida no número configurado. A configuração do Webhook é feita no aplicativo Meta do WhatsApp e envolve um processo de verificação operacional que não é detalhado no vídeo, mas que será abordado em um vídeo futuro.
Módulo "HTTP > Make a request": Este módulo permite enviar requisições HTTP para a API da Tess AI, solicitando a execução do agente e a geração de uma resposta com base na mensagem recebida. A configuração deste módulo é considerada a parte mais técnica do processo.
III. Configuração Detalhada da Requisição HTTP para a API da Tess AI:
A API da Tess pode ser facilmente acessada aqui.
URL da API: A URL da API da Tess AI, responsável por executar o agente, deve ser especificada no campo correspondente do módulo HTTP.
Método HTTP: O método HTTP utilizado para enviar a requisição é o
POST.Headers da Requisição: Os headers fornecem informações adicionais sobre a requisição. Neste caso, é necessário incluir um header de autorização com o token de acesso à API da Tess AI. O formato do header é:
Authorization: Bearer <seu_token>.Geração e Gerenciamento do Token de Acesso: O vídeo demonstra como gerar um token de acesso na plataforma Tess AI para fins de demonstração, com a ressalva de que o token será revogado posteriormente por questões de segurança. É crucial que o usuário crie e gerencie seus próprios tokens de acesso de forma segura.
Body da Requisição: O body da requisição contém os dados que serão enviados para a API da Tess AI, incluindo o ID do agente, o modelo de IA a ser utilizado, a mensagem do usuário e outras configurações. O formato do body deve ser
JSON (application/json).Estrutura do JSON: O vídeo fornece um exemplo de como estruturar o JSON no body da requisição, com as variáveis devidamente separadas por vírgulas e com a última variável sem vírgula. É essencial prestar atenção à sintaxe do JSON para evitar erros na requisição.
Substituição das Variáveis: É fundamental substituir as variáveis no JSON pelos valores corretos, como o ID do agente (obtido na URL da página do agente na Tess AI) e o token de acesso.
Mensagem do Usuário: A mensagem enviada pelo usuário no WhatsApp deve ser extraída do gatilho "WhatsApp > Watch Events" e inserida no JSON como o valor da variável correspondente.
wait executioneparse response: A opçãowait execution: truegarante que a plataforma Make aguarde a resposta da Tess AI antes de prosseguir com o fluxo de automação. A opçãoparse response: trueinstrui a plataforma Make a interpretar a resposta da Tess AI, que também está no formato JSON, e a quebrar os dados em variáveis individuais para facilitar o uso nas etapas subsequentes da automação.
IV. Envio da Resposta de Volta para o WhatsApp:
Módulo "WhatsApp > Send message": Este módulo permite enviar uma mensagem de texto para um determinado número de telefone no WhatsApp.
Configuração da Conexão com o WhatsApp: É necessário configurar uma conexão entre a plataforma Make e o número do WhatsApp que será utilizado para enviar as respostas.
Definição do Destinatário: O destinatário da mensagem deve ser o número de telefone do usuário que enviou a mensagem original. Essa informação pode ser obtida a partir do gatilho "WhatsApp > Watch Events".
Mensagem de Resposta: A mensagem de resposta deve ser extraída da resposta da API da Tess AI (módulo "HTTP > Make a request") e inserida no campo correspondente do módulo "WhatsApp > Send message".
V. Testes e Ajustes:
Execução do Cenário: O vídeo demonstra como executar o cenário na plataforma Make e testar a integração com o WhatsApp.
Verificação das Respostas: É importante verificar se as respostas geradas pelo chatbot são coerentes e relevantes para as perguntas dos usuários.
Ajuste do Prompt: Caso as respostas não estejam satisfatórias, é possível ajustar o prompt do agente na Tess AI e testar novamente.
Monitoramento e Debugging: A plataforma Make oferece ferramentas de monitoramento e debugging que permitem acompanhar o fluxo de execução da automação e identificar eventuais erros.
VI. Recursos Adicionais e Próximos Passos:
Exportação do Blueprint: O vídeo demonstra como exportar o "blueprint" do cenário no Make, que é um arquivo contendo a configuração completa da automação. Este arquivo pode ser importado em outros cenários, facilitando a criação de automações semelhantes no futuro.
Uso da Documentação da API da Tess AI: O vídeo enfatiza a importância de consultar a documentação da API da Tess AI para explorar diferentes modelos de IA, parâmetros de configuração e recursos avançados.
Memória da Conversa (Root ID): O vídeo introduz o conceito de "root ID", que permite ao chatbot "lembrar" de conversas anteriores. Para implementar essa funcionalidade, é necessário armazenar o root ID gerado na primeira interação com o usuário e utilizá-lo em requisições subsequentes. Essa funcionalidade será abordada em mais detalhes em um vídeo futuro.
Este resumo detalhado oferece uma visão abrangente do processo de criação de um chatbot no WhatsApp com IA generativa e a Tess AI!