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Agente de IA para prospecção B2B

Contexto

Prospecção B2B bem feita consome horas: pesquisar a empresa, entender o momento, achar o decisor e escrever uma abordagem que não pareça spam. Feita pelo founder, essa rotina compete com entrega e atendimento. Construímos um agente de IA para fazer esse trabalho e apontamos para o nosso próprio funil.

O que o agente faz

Um pipeline autônomo em três etapas, com supervisão humana no ponto que importa:

  1. Descoberta: encontra de 10 a 15 empresas por execução, priorizando sinais de timing (expansão, contratação, mudança operacional) em bases públicas de CNPJ e redes profissionais.
  2. Qualificação: pesquisa cada empresa aprovada (porte, presença digital, decisor), classifica no track de serviço certo e monta um dossiê em PDF.
  3. Abordagem: redige mensagem personalizada com gancho específico da pesquisa, envia e mantém follow-ups automáticos em cadência.

Cada decisão fica registrada num funil rastreável: toda empresa descoberta tem histórico de por que avançou ou não.

Gates de qualidade

O diferencial não é volume: é o agente se recusar a enviar mensagem ruim. Três gates bloqueiam o pipeline:

  • Revalidação de sinal: se o gancho que justificou a descoberta morreu, o lead não avança.
  • Gate anti-genérico: sem um gancho específico vindo da pesquisa, a mensagem não sai. Fica em espera para revisão humana.
  • Pre-flight: antes de cada execução o agente verifica o ambiente. Se algo está fora do ar, aborta e avisa, nunca envia pela metade.

Mensagem só sai com aprovação: o humano fica no loop exatamente onde o custo de errar é reputação.

Arquitetura

Descoberta10-15 empresas/runQualificaçãopesquisa + dossiêGate de qualidaderevisão humanaAbordagem+ follow-up automáticofunil rastreado: cada decisão registrada

Dossiê gerado pelo agente

Dossiê de qualificação com contexto da empresa e recomendação de abordagem
Dossiê de qualificação gerado por lead (dados de demonstração)

Decisões técnicas

Por que humano no loop?

Uma mensagem genérica ou errada custa reputação, e reputação não volta com retry. O agente faz pesquisa, escrita e cadência sozinho, mas mensagem sem gancho forte para num estado de espera até revisão. Revisar leva minutos; recuperar um decisor queimado leva meses.

Por que um agente próprio e não um SaaS de sales engagement?

Ferramenta de cadência dispara sequências, mas não pesquisa nem escreve com contexto. O trabalho caro da prospecção é entender a empresa e formular um motivo real de contato. O agente faz o trabalho inteiro; o disparo é a parte fácil.

Por que funil em arquivos rastreáveis?

Cada lead tem histórico auditável: quando foi descoberto, por que foi aprovado ou rejeitado, que touches recebeu. Nenhum lead some num banco opaco, e o comportamento do agente pode ser inspecionado e corrigido lendo o próprio registro.

Resultado até aqui

  • ~12 horas semanais de prospecção recuperadas: pesquisa, dossiê e rascunho que tomavam ~2 horas por lead viram minutos de revisão.
  • ~100 empresas pesquisadas, cada uma com registro no funil; as qualificadas ganham dossiê próprio.
  • Follow-up nunca esquecido: cadência automática com cada touch registrado.

Stack

Claude (Anthropic)MCPBrowser automationGmailMarkdown/CSV

Como executamos

Mesmo método que vendemos no Track 2: escopo travado, entrega incremental, agente em produção desde a primeira semana. A diferença é que o cliente éramos nós, e o agente roda no nosso comercial todos os dias.

Acordo com leads pesquisados, qualificados e com mensagem pronta pra revisar. Meu trabalho virou decidir, não digitar.

Rafael Polazzo, Co-Founder & CMO

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