Criar um chatbot no WhatsApp em 2026 é drasticamente diferente de 2023. A Cloud API é gratuita, modelos de IA custam centavos e a política exige agentes task-specific. Este é o caminho atualizado.
Se você pesquisar "como criar chatbot WhatsApp" vai encontrar tutoriais de 2023 que usam BotConversa, Dialogflow ou Twilio. Todos funcionam, mas nenhum reflete o estado da arte em 2026. A stack moderna é: WhatsApp Cloud API + LLM com function calling + CRM via API. E dá para subir em um dia.
Pré-requisitos
Conta Meta Business: Crie em business.facebook.com. Gratuito. Leva 10 minutos.
Número de telefone: Um número que não esteja vinculado a nenhum WhatsApp pessoal ou Business App. Pode ser fixo ou celular.
Servidor para webhook: Qualquer VPS, Cloud Run, Vercel ou Railway. O webhook recebe mensagens da Meta e precisa responder em menos de 5 segundos.
Passo a passo
1. Configure a WhatsApp Cloud API
No Meta Business Suite, crie um app, adicione o produto WhatsApp, vincule o número e configure o webhook URL. A Meta envia um evento de verificação (GET com challenge token) que seu servidor precisa responder. Depois disso, toda mensagem recebida chega como POST no seu webhook.
2. Monte o webhook receiver
Receba o POST, extraia o payload (mensagem do usuário, número, timestamp), coloque na fila de processamento e responda 200 imediatamente. A Meta exige resposta em 5 segundos. Se demorar, marca como falha e faz retry.
3. Processe com LLM + function calling
Use Claude, GPT-4o ou Gemini. Envie a mensagem do usuário com um system prompt que define o escopo do agente e as tools disponíveis (functions). O modelo identifica a intenção, chama a function correta e retorna a resposta formatada.
4. Defina as tools do agente
Cada tool é uma função que o agente pode chamar: consultar_produto(nome), agendar_reuniao(data, hora), registrar_lead(nome, email, interesse). Quanto mais tools, mais capaz o agente. Mas comece com 3-5 e expanda.
5. Envie a resposta via API
Use o endpoint de mensagens da Cloud API para enviar a resposta de volta. Suporta texto, imagens, documentos, botões e listas interativas. Para catálogo, use o formato de product message nativo.
6. Implemente context window
Armazene as últimas N mensagens da conversa (Redis ou banco). Envie como contexto junto com cada nova mensagem para o LLM. Isso permite continuidade: o cliente não precisa repetir o que já disse.
O que a maioria dos tutoriais não ensina
Guardrails são obrigatórios. Sem limites, o agente pode inventar preços, prometer prazos impossíveis ou sair do escopo. Defina no system prompt o que ele pode e não pode fazer.
Handoff para humano é essencial. Defina regras claras: sentimento negativo, 3 tentativas sem resolução, pedido explícito. Passe todo o contexto da conversa para o humano.
Monitore desde o dia 1. Logue cada conversa, cada function call, cada handoff. Sem dados, você não melhora o agente. Os melhores agentes são os que iteram toda semana.
Ou use uma plataforma que faz isso por você
Se montar do zero parece muito trabalho, plataformas como a Verboo abstraem webhook, queue, context window, function calling e handoff. Você foca no prompt e nas tools, a infra é por nossa conta.
Quer pular a parte de infraestrutura e ir direto para o agente? Comece no Lab da Verboo.
