Del caos a la plata, en un mensaje.
Un cliente escribe por WhatsApp. Un agente LLM lo atiende, lo califica, le pasa precio y stock del catálogo, y deriva el lead caliente a un humano. Esta es la anatomía completa de cómo está hecho.
Canal
La puerta de entradaWhatsApp vía Baileys
Conexión a WhatsApp Web no oficial, vinculada por QR con un número dedicado. Cualquiera escribe sin verificación de negocio de Meta.
Worker 24/7
Proceso Node que escucha mensajes, responde y sirve el QR por HTTP. Sesión persistida en disco para reconectar sin re-escanear.
Cerebro
El núcleo que piensaatender() · orquestador
Un solo core compartido: memoria → extraer producto → buscar en catálogo → conversar → guardar. Mismo cerebro para WhatsApp y para el simulador del dashboard.
Lima · el agente
Embudo de 6 etapas (enganche → derivación), pitch de valor antes que precio, playbook de objeciones y scoring del lead en cada turno.
Guardrails
Defensa en profundidad contra prompt-injection: filtro de entrada (corta antes del LLM) + hardening del system prompt. Validado con ataques reales de la comunidad.
Datos
Memoria y verdadSupabase · Postgres
Tres tablas: pedidos (leads + scoring), mensajes (memoria de la charla) y productos (el catálogo). Es la fuente de verdad que el dashboard lee en vivo.
Catálogo · 754 productos
Parseados de un PDF de 127 páginas. La búsqueda es una función SQL full-text en español: el catálogo nunca va al LLM, así que cuesta 0 tokens.
Front
Lo que ve el negocioDashboard en vivo
Pipeline de leads tipo CRM (Frío → Tibio → Caliente) con tarjetas que migran de columna al recalentarse, y chat tipo WhatsApp al costado con un click.
Handoff humano
Cuando un lead se pone caliente, el bot le manda un WhatsApp al asesor con el resumen, el producto y un link directo al chat del cliente.
Infra
Dónde vive todoRailway · el worker
Hospeda el proceso 24/7 con un volumen para la sesión de WhatsApp y dominio público para escanear el QR. Auto-deploy desde GitHub.
Vercel · el dashboard
Sirve la app de Next.js con protección de despliegue. El negocio mira los leads logueado; los clientes entran por WhatsApp.
GitHub · Vitest
Repo privado con todo el core cubierto por tests unitarios: orquestador, guardrails, catálogo, handoff y la agrupación de conversaciones.
— el mismo recorrido que corre en producción —