Desenvolvedor abre o núcleo de agente para encontrar clientes em licitações com 726 testes

Uma empresa publicou uma licitação para comprar servidores: o vendedor já tem um motivo para iniciar uma conversa. Mas, entre o aviso da licitação e uma ligação útil, há trabalho manual: abrir as especificações técnicas, entender os equipamentos, consultar as demonstrações financeiras do comprador e encontrar alguém para quem ligar. O criador do AI Tender Radar descreveu como delegou essa preparação a um agente de IA e abriu o código do núcleo de pesquisa do projeto no GitHub.

O resultado é uma ficha no Telegram: o que o comprador precisa, quais são seus indicadores financeiros, para qual número ligar e com quais perguntas começar. Segundo o criador, o sistema está em produção e já processou licitações de centenas de empresas. O artigo não apresenta medições de economia de tempo nem de precisão das buscas, por isso o caso deve ser avaliado principalmente pela arquitetura do sistema.

Das especificações técnicas à ficha de preparação para a ligação

O programa reúne licitações públicas e processos de compras de empresas privadas para servidores, sistemas de armazenamento de dados e componentes, baixa os documentos e extrai o texto. Há suporte a PDF, DOCX, DOC, XLSX, TXT e arquivos compactados ZIP e 7z. Digitalizações sem camada de texto, arquivos RAR e o antigo formato XLS ainda representam lacunas na cobertura.

Suponha que o título de uma licitação diga apenas "fornecimento de equipamentos". Isso é pouco para o vendedor. O agente precisa abrir os anexos, identificar os itens do fornecimento, as quantidades e os prazos, e depois encontrar um contato do comprador. Ele obtém os dados de receita, lucro e capital nas demonstrações financeiras mais recentes publicadas e disponíveis por meio do Serviço Federal de Impostos da Rússia (FNS). Isso ajuda a preparar a conversa, embora, por si só, não responda se a empresa pagará por um fornecimento específico.

A ficha tem os botões "Trabalhar lead" e "Descartar", e permite adicionar uma anotação. Os leads podem ser exportados para o Excel. O agente não entra em contato com o comprador por conta própria nem promete condições de fornecimento: ele não conhece os preços nem a capacidade do vendedor.

O agente escolhe o caminho, e o código verifica os contatos

A primeira versão seguia uma sequência de etapas predefinidas. O contato era procurado nos documentos, depois no site e, em seguida, em outras ramificações previstas. Diferentes licitações exigiam novas exceções, e o programa ficava mais complexo.

Na segunda versão, o modelo recebeu ferramentas para ler documentos, pesquisar na web, abrir páginas e obter demonstrações financeiras. As instruções definem a prioridade das fontes, enquanto o agente escolhe o que abrir em seguida. Cada pesquisa tem limites de etapas e de gastos com o modelo.

O detalhe de engenharia mais útil vem depois da busca. Antes de salvar a ficha, código convencional confere os contatos propostos com os textos que o agente realmente leu. Para um telefone, procura o núcleo de dez dígitos do número; para um nome, suas partes, levando em conta as terminações flexionais; para um e-mail, uma correspondência literal sem diferenciar maiúsculas de minúsculas. Informações não verificadas são removidas.

Em seguida, o sistema atribui uma categoria à ficha: A indica que foi encontrada uma pessoa com telefone; B, um telefone sem nome ou um contato de um diretório de terceiros; C, a ausência de telefone. Apenas as duas primeiras categorias são enviadas ao vendedor. Se o agente não encontrar uma pessoa com número de telefone, a licitação é encaminhada a um modelo de reserva.

Mas a correspondência com uma fonte tem limites claros. Ela não comprova que o telefone pertence à pessoa indicada nem que continua atualizado. O criador também reconhece a possibilidade de uma correspondência acidental entre números adjacentes; o ramal não é verificado. Por isso, faz sentido tratar essa checagem como um filtro contra contatos inventados, e não como garantia de chegar à pessoa certa.

O que pode ser incorporado ao seu produto

Segundo a descrição do criador, o núcleo aberto inclui o agente, as ferramentas, a verificação de contatos, o registro de atividade, o envio pelo Telegram, as anotações e a exportação. São declarados 726 testes automatizados com dados sintéticos e a licença AGPL-3.0. As integrações com plataformas de compras, as instruções operacionais e as configurações do servidor continuam fechadas. Para executar uma instância própria, será necessário preparar essas partes separadamente.

O valor prático do caso está na divisão de responsabilidades. O modelo interpreta documentos variados e escolhe o caminho da busca, enquanto o programa limita os gastos e verifica as informações antes do envio. Duplicatas, espera por documentos e respostas ambíguas do Telegram também recebem tratamento específico: são esses detalhes que determinam a facilidade de uso no dia a dia.

Para desenvolvedores, vale estudar a verificação de resultados e o tratamento de falhas. Para responsáveis por produto, cabe medir, com suas próprias licitações, a proporção de fichas úteis, o tempo de preparação e o custo por lead. Sem esses indicadores, o relato apresenta uma abordagem que funciona, mas ainda não comprova seu impacto econômico.