Agente WhatsApp self-hosted para clínica: métricas dos primeiros 17 dias
Implementador publica as métricas da VITA, multiagente no n8n em servidor próprio: 182 conversas, primeira resposta em 36 s e dúvidas clínicas só para a equipe.
Resultado182 conversas em 17 dias; mediana de 36 s na 1ª resposta contra 10,7 min humano; fora do expediente 28 s contra cerca de 9 h; infra cerca de R$ 70/mês e cerca de R$ 2 por conversa em tokens, como relatado pela fonte
Prompt
Vou configurar um agente de WhatsApp só de agendamento e recepção para o consultório do Dr./Dra. [NOME], [ESPECIALIDADE].
Arquitetura desejada:
- um intérprete LLM que devolve JSON (objetivo, pedido, sinais de risco, contextos);
- roteador para especialistas: agendamento, serviços, prescrição externa (só encaminhar), fallback;
- agenda no Google Calendar: criar, remarcar e cancelar só depois da confirmação do paciente e da resposta de sucesso do Calendar;
- dúvidas clínicas, sintomas, exame, remédio ou diagnóstico: NUNCA responder; marcar risco e avisar a equipe com resumo.
Regras em código (não no prompt): feriados, antecedência mínima, horários por unidade, liga/desliga por paciente.
Na primeira mensagem, diga que é assistente virtual.
Se o Calendar falhar, não confirme falso: avise e ofereça a equipe.Como fazer
- O autor descreve a VITA, agente de WhatsApp para clínicas e consultórios, self-hosted, já em produção. Em 17 dias reais: 182 conversas; primeira resposta mediana de 36 s contra 10,7 min do atendimento humano; fora do expediente, 28 s contra quase 9 h.
- Multiagente no n8n (cerca de 100 nós): intérprete LLM com saída em JSON Schema, roteador e especialistas de agendamento, serviços, prescrição externa e fallback. Cada especialista recebe só o contexto necessário, o estado e as últimas 10 mensagens.
- Backend em Supabase/PostgreSQL self-hosted com fila de mensagens (junta mensagens seguidas, cancela execução concorrente, índice único por event_id contra reenvio de webhook). Integrações: Evolution API, Google Calendar, OpenAI para áudio e visão, microsserviço Python para PDF.
- Stack em Docker com Caddy (HTTPS), backup antes de cada mudança e backup diário com teste de restauração. Custo citado: cerca de R$ 70/mês de infra e cerca de R$ 2 por conversa em tokens.
- Diferente do caso de secretária no WhatsApp em que o próprio médico descreve a divisão clínica vs operação: aqui o foco é o desenho técnico e as métricas dos primeiros 17 dias, com a regra "a IA interpreta, o código decide" na agenda.
Atenção
- Post marcado como "2w" na leitura de 06/11/2026 (cerca de out/2026). Autor é o implementador; a clínica não é nomeada. Os números e custos são dele. Portfólio técnico, sem pitch de SaaS no texto lido. - Nada disso é diagnóstico automático ao paciente. Dúvida clínica vai para a equipe (human-in-the-loop), em linha com a Resolução CFM 2.454/2026 e o Código de Ética Médica: o médico segue responsável pelo ato médico. - Dados de saúde são sensíveis (LGPD). Self-hosted ajuda a manter o dado no seu servidor, mas ainda exige controle de acesso, retenção mínima e aviso de que o atendimento é virtual.
Fonte: LinkedIn, Everton Gonzales Barão (VITA), outubro de 2026
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