Grupo de beleza e cosméticos · Agente de IA · IA Generativa
IA Conversacional contra Ruptura de Estoque
Agente conversacional de IA Generativa para reduzir o impacto de ruptura de estoque no canal de venda direta.
R$100 milhões/ano
em oportunidade de receita com o projeto
Quando o produto está em ruptura, o agente oferece alternativas na própria conversa e evita a perda da venda.
Visão geral
O projeto tinha como objetivo apoiar revendedoras quando um produto desejado estava indisponível. Durante a conversa, o agente buscava informações atualizadas e recomendava alternativas similares.
O canal de interação era o WhatsApp — onde a venda direta já acontece.
Desafio
Ruptura de estoque no canal de venda direta interrompe a venda no momento de maior intenção. Para oferecer uma alternativa útil, a resposta precisa combinar estoque, preço, catálogo e similaridade em tempo de conversa — e manter qualidade de forma mensurável.
Solução
Um agente em Python + AgnoAI, rodando em Cloud Run e orquestrado por eventos no Pub/Sub, interpreta o contexto, consulta as APIs corporativas como ferramentas e usa o Vertex AI para gerar a recomendação.
A qualidade é acompanhada por LLM-as-a-Judge, com critérios de grounding, aderência à base de conhecimento, relevância e qualidade da resposta.
Além do agente, o trabalho incluiu modelos de propensão e recomendação em Vertex AI, paralelização de pipelines com Kubeflow, monitoramento orquestrado por Airflow e interfaces self-service para execução governada de pipelines.
Demonstração
Exemplo interativo
Produto esgotado? O agente encontra a alternativaExemplo ilustrativo com dados fictícios. Conversa, produtos, preços, estoques e notas criados para demonstrar o atendimento.Atendimento
Conversa com Luísa · revendedora
Luísa
Oi! Tem o Hidratante Floral 200ml? Minha cliente quer 3 unidades.
Aguardando a consulta de disponibilidade…
Assistente
Oi, Luísa! O Hidratante Floral 200ml está esgotado. Encontrei estas alternativas com pelo menos 3 unidades disponíveis:
- Hidratante Pétala 200ml
Floral · textura leve
R$ 32,90 · 18 em estoque
- Loção Brisa 200ml
Floral suave · textura leve
R$ 29,90 · 12 em estoque
- Creme Jardim 250ml
Floral · textura cremosa
R$ 36,90 · 9 em estoque
O Pétala é o mais parecido em fragrância e textura. Qual combina melhor com o que sua cliente procura?
Bastidores do atendimento
Contexto do agente
A mensagem será convertida em evento.
Evento publicado
Na fila{
"canal": "mensagens",
"revendedora_id": "rev-042",
"intencao": "consultar_disponibilidade",
"produto": "Hidratante Floral 200ml"
}1. Estoque
Hidratante Floral: 0 unidades.
Em ruptura2. Preço
Produto solicitado: R$ 31,90.
Preços das alternativas também consultados.
3. Catálogo
Hidratação corporal · floral · 200ml · textura leve.
4. Similaridade
Scores ilustrativos · alternativas com estoque e preço confirmados.
- Hidratante Pétala 200ml0,94
R$ 32,90 · 18 unidades
- Loção Brisa 200ml0,89
R$ 29,90 · 12 unidades
- Creme Jardim 250ml0,85
R$ 36,90 · 9 unidades
Avaliação contínua
LLM-as-a-Judge
Aguardando a resposta para avaliar.
Notas ilustrativas de 0 a 5 para esta resposta.
- Grounding5,0 / 5
Preços e disponibilidade correspondem às ferramentas.
- Aderência à base5,0 / 5
Atributos presentes no catálogo consultado.
- Relevância4,5 / 5
Alternativas florais com estoque para 3 unidades.
- Qualidade4,5 / 5
Explica a ruptura e convida a continuar a conversa.
A avaliação alimenta a comparação entre versões do agente.
Arquitetura
- Camada de integração
- Google Pub/SubEvento
- Runtime do agenteCloud Run · Python + AgnoAI
- API de estoqueAPI de preçosAPI de catálogoAPI de similaridade
- Contexto do agente
- Vertex AI
- Resposta contextualizadaWhatsApp
- Pipelines de ML
- Airflow
- Cloud FunctionsBigQueryRegras de monitoramento
- Slack
Como funciona
A conversa vira evento
A mensagem da revendedora chega pelo WhatsApp, passa pela camada de integração e é publicada como evento no Pub/Sub.
O agente reúne contexto
No Cloud Run, o agente em Python + AgnoAI interpreta a intenção e consulta as APIs de estoque, preço, catálogo e similaridade de produtos.
Recomendação com Vertex AI
Com o contexto consolidado, o modelo no Vertex AI gera uma recomendação de alternativas similares disponíveis.
Resposta no canal
A resposta volta para a conversa no WhatsApp, durante o atendimento, sem a revendedora sair do fluxo.
Avaliação contínua
LLM-as-a-Judge avalia grounding, aderência à base de conhecimento, relevância e qualidade das respostas para detectar regressões.
Decisões de engenharia
Arquitetura orientada a eventos com Pub/Sub
Desacoplamento, elasticidade, processamento assíncrono e retries tornam o fluxo robusto a picos e falhas pontuais.
Cloud Run como runtime
Serviços, agente, integrações e APIs rodam em containers serverless, escalando conforme a demanda.
Ferramentas sobre APIs existentes
O agente consulta sistemas reais de estoque, preço, catálogo e similaridade em vez de depender só do conhecimento do modelo.
LLM-as-a-Judge
Avaliação contínua para comparar versões, evoluir prompts e modelos e medir qualidade com critérios explícitos.
Tecnologias
- Python
- AgnoAI
- Vertex AI
- Gemini
- Cloud Run
- Pub/Sub
- BigQuery
- Cloud Functions
- Airflow
- Kubeflow
- FastAPI
- Pydantic
- APIs REST
- CI/CD
- LLM-as-a-Judge
Impacto
R$100 milhões/ano
em oportunidade de receita com o projeto
Alternativas oferecidas na conversa quando o produto está em ruptura.
10x
melhoria no desempenho de processamento
Nos pipelines paralelizados com Kubeflow.
Entregas
- Arquitetura e desenvolvimento do agente conversacional para ruptura de estoque.
- Integração do agente com APIs de estoque, preço, catálogo e similaridade.
- Implementação de avaliação contínua com LLM-as-a-Judge.
- Modelos de propensão e recomendação com deploy em Vertex AI.
- Paralelização de pipelines com Kubeflow, monitoramento com Airflow e interfaces self-service.