Sistema SaaS Multi-Tenant de Automação de Qualificação de Leads com IA

LeadFlowAI é uma plataforma corporativa que automatiza o processo de captura, qualificação e resposta inicial a leads usando LLM (Large Language Models) como agente SDR.

Quando um lead entra via:

• Formulário Web (primeiro canal)
• Meta Ads → RD Station (segundo canal)

O sistema:

1. ✅ Captura e normaliza o lead
2. 🤖 Analisa com LLM (intenção, urgência, fit, sentimento, risco)
3. 💬 Responde automaticamente (WhatsApp/Email) com linguagem adequada
4. 📊 Sincroniza com RD Station
5. 👤 Encaminha para humano quando necessário (handoff)

LeadFlowAI/ ├── src/ │ ├── LeadFlowAI.Domain/ # Entidades, Enums, Interfaces │ ├── LeadFlowAI.Application/ # DTOs, Commands, Queries, Handlers (MediatR) │ ├── LeadFlowAI.Infrastructure/ # EF Core, Repositórios, Integrações Externas │ ├── LeadFlowAI.WebAPI/ # Controllers, Middlewares, Auth JWT │ └── LeadFlowAI.Worker/ # Background Jobs (Hangfire) ├── frontend/ # React + TypeScript + TailwindCSS ├── database/ # Scripts SQL └── docker-compose.yml 

Backend:

• .NET 8 (C#)
• ASP.NET Core Web API
• Entity Framework Core
• PostgreSQL 15
• Hangfire (fila de jobs)
• Redis (cache)
• MediatR (CQRS)

Integrações:

• OpenAI GPT-4 (LLM)
• Twilio (WhatsApp)
• SendGrid (Email)
• RD Station Marketing

Frontend:

• React 18
• TypeScript
• TailwindCSS
• React Query
• React Router

Infraestrutura:

• Docker & Docker Compose
• Nginx (reverse proxy no frontend)

• .NET 8 SDK
• Node.js 20+
• Docker & Docker Compose
• PostgreSQL 15+ (ou usar via Docker)

# Copiar arquivo de exemplo cp .env.example .env # Editar .env com suas credenciais # Obrigatórias: # - OPENAI_API_KEY # - JWT_SECRET # Opcionais (para produção): # - TWILIO_* # - SENDGRID_API_KEY # - RDSTATION_*

# Subir todos os serviços docker-compose up -d # Ver logs docker-compose logs -f # Acessar: # - API: http://localhost:5000 # - Frontend: http://localhost:3000 # - Hangfire Dashboard: http://localhost:5000/hangfire

# Restaurar dependências dotnet restore # Aplicar migrations cd src/LeadFlowAI.WebAPI dotnet ef database update # Executar API dotnet run --project src/LeadFlowAI.WebAPI # Em outro terminal, executar Worker dotnet run --project src/LeadFlowAI.Worker

cd frontend # Instalar dependências npm install # Executar em modo desenvolvimento npm run dev # Build para produção npm run build

# Via Docker docker exec -i leadflowai-postgres psql -U leadflowai -d leadflowai < database/init.sql # Via psql local psql -U leadflowai -d leadflowai -f database/init.sql

cd src/LeadFlowAI.Infrastructure # Criar nova migration dotnet ef migrations add NomeDaMigration --startup-project ../LeadFlowAI.WebAPI # Aplicar migrations dotnet ef database update --startup-project ../LeadFlowAI.WebAPI

POST /api/leads/ingest/webform

{ "name": "João Silva", "phone": "+5511999999999", "email": "joao@example.com", "company": "Empresa XYZ", "city": "São Paulo", "state": "SP", "message": "Gostaria de um orçamento para site institucional", "utmSource": "google", "utmCampaign": "institucional-2024", "sourceUrl": "https://exemplo.com/contato", "tenantSlug": "empresa-demo" }

POST /api/leads/ingest/rdstation/webhook?tenantSlug=empresa-demo

{ "eventType": "CONVERSION", "payload": { "uuid": "abc123", "name": "Maria Santos", "email": "maria@example.com", "mobilePhone": "+5511988888888", "city": "Rio de Janeiro", "state": "RJ" } }

GET /api/leads/search?query=joão&status=Qualified&page=1&pageSize=20

GET /api/leads/{id}

GET /api/leads/{id}/events

POST /api/leads/{id}/handoff

O agente recebe:

• Dados do lead (nome, telefone, mensagem, origem)
• Playbook do tenant (serviços, regiões, preço mínimo, tom de voz)
• FAQs
• Regras de compliance (LGPD, não pedir dados sensíveis)

{ "lead_score": 85, "intent": "orcamento", "urgency": "alta", "service_match": ["site", "sistema"], "key_details": ["Precisa de site institucional", "Orçamento aproximado de R$ 10k"], "missing_questions": ["Qual o prazo desejado?"], "risk_flags": [], "recommended_next_step": "responder", "reply_channel": "whatsapp", "reply_message": "Olá João! Obrigado pelo contato. Vou te enviar uma proposta personalizada para o site institucional. Qual seria o prazo ideal para você?", "handoff_reason": null }

1. Dados sensíveis detectados → Responder com aviso + handoff automático
2. Score < 50 + intenção "carreira" → Resposta curta + fechar
3. Urgência alta + fit alto → Responder + propor agendamento

A API usa JWT Bearer Token. Para obter token (implementar endpoint de login):

# Header Authorization: Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9...

Acesse http://localhost:3000

Funcionalidades:

• ✅ Lista de leads com filtros (status, origem, data)
• ✅ Detalhes do lead (dados, score, qualificação LLM)
• ✅ Timeline de eventos (auditoria completa)
• ✅ Botão "Assumir conversa" (handoff)
• 🔲 Configurações do tenant (WIP)
• 🔲 Dashboard de métricas (WIP)

RECEIVED → NORMALIZED → ENRICHED → QUALIFIED → RESPONDED → HANDOFF/CLOSED ↓ FAILED (com retry) 

• ✅ Criptografia em trânsito (HTTPS obrigatório em produção)
• ✅ Masking de PII em logs
• ✅ Idempotência de webhooks (evita duplicatas)
• ✅ Deduplicação por telefone normalizado (E.164)
• ✅ Auditoria completa (tabela lead_events)
• ✅ Consentimento no formulário (checkbox configurável)

Acesse http://localhost:5000/hangfire

• Visualizar jobs enfileirados
• Retry de jobs falhos
• Métricas de processamento

Logs são gravados em:

• Console (desenvolvimento)
• Arquivos logs/leadflowai-YYYY-MM-DD.log

# Testes unitários dotnet test # Testes de integração dotnet test --filter Category=Integration

# Build de imagens docker-compose build # Subir em produção docker-compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.prod.yml up -d

# Obrigatórias para produção: JWT_SECRET=<mínimo-32-caracteres> OPENAI_API_KEY=sk-... DB_PASSWORD=<senha-forte> # Recomendadas: TWILIO_ACCOUNT_SID=... TWILIO_AUTH_TOKEN=... SENDGRID_API_KEY=... RDSTATION_CLIENT_ID=... RDSTATION_CLIENT_SECRET=...

• Swagger/OpenAPI - Documentação interativa da API
• Hangfire - Dashboard de jobs

1. Fork o projeto
2. Crie uma branch (git checkout -b feature/nova-funcionalidade)
3. Commit suas mudanças (git commit -m 'Adiciona nova funcionalidade')
4. Push para a branch (git push origin feature/nova-funcionalidade)
5. Abra um Pull Request

Este projeto é proprietário. Todos os direitos reservados.

Para dúvidas e suporte:

• Email: contato@leadflowai.com
• Documentação: https://docs.leadflowai.com

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