Visão completa do produto em construção — escopo, captação de leads, agentes de IA, funcionalidades priorizadas e linha do tempo de desenvolvimento.
O Trustyu CRM é um sistema de gestão comercial construído especificamente para escritórios de imigração. Diferente de CRMs genéricos que exigem customização pesada, o Trustyu já nasce com o vocabulário do domínio: tipos de visto, elegibilidade, enquadramento, passagem protegida entre áreas.
5 portões de qualidade (G0 a G4) que impedem leads não-qualificados de avançar sem critérios mínimos. Nenhum concorrente tem isso.
Dossiê estruturado que acompanha o lead entre áreas. O jurídico recebe tudo que precisa — sem retrabalho, sem informação perdida.
Agentes de IA especializados em cada etapa da jornada — qualificação, avaliação, alertas. Não é feature cosmética, é camada operacional.
Arquitetura que suporta matriz + franquias com dados isolados entre unidades e visão consolidada para a sede.
O CRM foi desenhado com 6 portas de entrada para garantir que nenhum lead se perca, independente da origem. Tráfego pago, WhatsApp, parceiros, formulários ou migração — tudo converge para o mesmo pipeline governado.
Cada agente opera em uma etapa específica da jornada comercial. Eles não substituem pessoas — reduzem carga cognitiva, automatizam tarefas repetitivas e garantem que nada caia entre as frestas.
Qualifica leads automaticamente via WhatsApp usando o método BANT (Budget, Authority, Need, Timeline). Opera 24/7, faz as perguntas certas na ordem certa, e decide se o lead está pronto para o closer ou precisa de mais nutrição.
Conversacional · WhatsApp · Tempo realAnalisa o perfil do lead consultando base de conhecimento com regras USCIS e materiais operacionais da AG. Avalia elegibilidade para tipos de visto e monta o Data Packet — o dossiê estruturado que protege a passagem entre comercial e jurídico.
RAG · Elegibilidade · Base USCIS + AGMonitora leads parados, SLAs violados, follow-ups atrasados e gera alertas proativos para o gestor comercial. Garante que nenhum lead fique em limbo sem responsável ou prazo.
Alertas · Aging · SLAExecuta cadências assíncronas de retomada — leads esfriaram, conversas pausaram, prazos vencendo. Trabalha em background respeitando horário comercial, lista de exclusão e limites de frequência por canal.
Assíncrono · Cadência · GuardrailsIA como estrutura arquitetural, não feature superficial. Os agentes são a camada operacional que sustenta consistência, velocidade e rastreabilidade — liberando o time para focar no que exige julgamento humano.
O MVP contém 25 funcionalidades cobrindo CRM + Hub Agents + Foundation. A lista abaixo reflete o estado real do desenvolvimento — o que já está em produção, o que está em curso e o que entra antes do go-live.
Durante o desenvolvimento, 9 funcionalidades adicionais foram incorporadas além do escopo original — sem custo adicional. Itens marcados com ESCOPO+ representam essas ampliações entregues como diferencial técnico do projeto.
| Funcionalidade | Área | Status |
|---|---|---|
Login com SSO Google, MFA e controle de acesso 5 perfis de permissão (dono, gestor, líder, operador, visualizador) — Keycloak + Auth.js v5 | Segurança | ✓ Concluído |
Arquitetura multi-tenant hierárquica Escopo+Isolamento Matriz (AG) ↔ Franquia (AG-Orlando) com herança controlada de configurações | Plataforma | ✓ Concluído |
Pipeline kanban com Gates G0–G4 Critérios obrigatórios para avançar cada etapa | Pipeline | ✓ Concluído |
Captação multi-canal (6 portas de entrada) Formulário, WhatsApp, webhook, import, manual, tracking | Captação | ✓ Concluído |
WhatsApp integrado (Evolution API) Canal primário de comunicação com inbox unificado | Comunicação | ✓ Concluído |
Inbox unificado com estados de mensagem Escopo+Rastreamento ponta a ponta: enviado, entregue, lido, bounce, fila morta | Comunicação | ✓ Concluído |
Ficha de contato com campos customizáveis Dados pessoais, familiares, profissionais, imigratórios | Contatos | ✓ Concluído |
Atribuição de responsável e equipe SDR, Closer, round-robin automático | Pipeline | ✓ Concluído |
Configuração por tenant (marca, pipeline, scoring) Herança Matriz → Franquia com override controlado | Plataforma | ✓ Concluído |
Internacionalização nativa PT-BR / EN-US Escopo+Locale por tenant — AG opera em inglês americano (NYC), Trustyu em português | Plataforma | ✓ Concluído |
Scoring inteligente em 7 dimensões Budget, Autoridade, Necessidade, Timeline, Elegibilidade, Documentação, Urgência | Qualificação | ✓ Concluído |
Agente SDR com qualificação BANT Qualificação automatizada via WhatsApp 24/7 | IA | ✓ Concluído |
Agente de Avaliação com base de conhecimento Escopo+RAG com regras USCIS + materiais operacionais AG (1.200+ trechos indexados) | IA | ✓ Concluído |
Agente de Follow-up assíncrono Escopo+Cadências de retomada com guardrails (horário comercial, opt-out, rate limit) | IA | ✓ Concluído |
Data Packet — passagem protegida Dossiê verificado por IA antes de chegar ao jurídico | Avaliação | ✓ Concluído |
Enquadramento de visto configurável EB-1A, H-1B, EB-2 NIW, Green Card e mais — por tenant | Avaliação | ✓ Concluído |
IA ligada/desligada por conversa SDR controla quando a IA atua em cada atendimento | Comunicação | ✓ Concluído |
Resumo automático de conversas IA gera síntese do atendimento para contexto rápido | Comunicação | ✓ Concluído |
Smart Lists e visualizações personalizadas Escopo+Filtros salvos por usuário, visões compartilhadas por equipe | Pipeline | ✓ Concluído |
Dashboard de funil e métricas do closer Conversão por etapa, aging, performance por responsável | Analytics | ✓ Concluído |
Faturamento Stripe pronto para ativar Escopo+Webhook handler tenant-aware integrado — preparação para cobrança | Plataforma | ✓ Concluído |
Observabilidade enterprise Escopo+Sentry para erros + LangSmith para tracing de agentes IA — visibilidade ponta a ponta | Plataforma | ✓ Concluído |
Provisionamento de equipe via interface Escopo+Tela de Configurações > Usuários — convidar, atribuir papel, desativar | Plataforma | → Em andamento |
Automação básica (triggers + ações) Disparo por score, gate, evento — mover etapa, notificar, atribuir | Automação | → Em andamento |
Lembretes automáticos de follow-up Alertas de aging, leads parados, SLA violado | Alertas | ✓ Concluído |
O desenvolvimento segue a metodologia JARVIS em 6 fases. Descoberta, arquitetura e infraestrutura estão completas, e a validação interna do núcleo (qualificação, avaliação, alertas e follow-up) já passou ponta a ponta. O MVP está na reta final — clique no card para ver o progresso por frente.
Os agentes de IA consomem modelos de linguagem da Anthropic (Claude) — um custo de operação que escala com o volume de leads atendidos, separado da mensalidade da plataforma. Estimamos esse investimento de forma transparente e depois medimos em produção: os números abaixo mostram o custo medido por lead e o quanto a nossa otimização de cache — já ativa — reduz esse custo, sem perda de qualidade na qualificação.
O custo de IA é gerado quando um lead conversa com o agente (qualificação BANT) e quando esse lead é avaliado na passagem para o time. Quantos atendentes usam o CRM não altera esse custo — apenas o número de leads atendidos.
A otimização de prompt caching está ativa em produção e foi medida em testes automatizados E2E (16 personas sintéticas, em staging e produção): ~52% mais barato na conversa do agente e ~39% por lead, sem impacto na qualificação (7/7 leads qualificados corretamente, 0 falsos positivos). O custo real veio abaixo da nossa estimativa conservadora — a engenharia entregou além do planejado.
| Cenário de operação | Planejado (estimativa) | Medido em produção | Status |
|---|---|---|---|
Sem otimização Baseline: 100% sem reuso de contexto (cache), avaliação detalhada | ~US$ 0,25–0,40 | ~US$ 0,06 * | Referência |
Com reuso de contexto (cache) A conversa multi-turno relê o contexto estável a ~10% do preço | ~US$ 0,12–0,20 | ~US$ 0,04 * (−39%/lead · −52% na conversa) | Ativo em produção |
Cache + avaliação enxuta + lote Avaliação estruturada + processamento em lote | ~US$ 0,06–0,12 | avaliação enxuta ✅ ativa · lote planejado | Parcial |
* Medido na malha de 16 personas (conversas de 4–5 turnos), Hub v0.38.1 · jun/2026. Conversas reais mais longas escalam proporcionalmente — a redução de ~52% na conversa é a métrica robusta (independe do tamanho da conversa). A avaliação (Claude Opus + base de conhecimento) não usa cache por design, pois o contexto muda a cada lead.
| Leads atendidos / mês | Sem cache (medido) | Com cache — ativo (medido) |
|---|---|---|
| 100 leads | ~US$ 6 | ~US$ 4 |
| 500 leads | ~US$ 30 | ~US$ 20 |
| 1.000 leads | ~US$ 60 | ~US$ 40 |
| 5.000 leads | ~US$ 300 | ~US$ 200 |
São uma referência de engenharia. Foram obtidos em testes automatizados E2E (16 personas sintéticas) nos ambientes de staging e produção — não em uso por pessoas reais. Servem para dimensionar o investimento, não como a fatura final de operação.
É o custo de IA (modelos + agentes) — a parcela que escala com o volume de leads. Não inclui a infraestrutura geral da plataforma (hospedagem, banco de dados, autenticação, observabilidade, e-mail transacional, etc.), que compõe a mensalidade fixa do produto.
O reuso de contexto (cache) está ativo em produção (Hub v0.38.1) e a economia foi medida, não estimada: ~52% na conversa do agente, ~39% por lead, com a qualificação 100% íntegra (7/7 leads qualificados, 0 falsos positivos). A avaliação enxuta também já está ativa; o processamento em lote segue mapeado como próximo ganho. A estimativa conservadora inicial era ~US$ 0,25–0,40/lead — o custo real medido veio bem abaixo. Operar IA tem custo (escala com o volume de leads) — mas a nossa engenharia já o reduziu de forma medida e previsível.
Custo de IA é gerido como FinOps — a disciplina de gestão financeira de nuvem/IA adotada por startups que operam produtos com LLM: medir a unidade econômica real (US$/lead) em cadência regular antes de fixar o orçamento. O número definitivo só se firma com tráfego real.
Plano a partir do go-live: medição do US$/lead real a cada 15 dias, por 60 dias (4 ciclos) — até convergir no investimento médio necessário por lead sob uso real. Esse baseline define o orçamento de IA por unidade (tenant) de forma previsível; otimizações adicionais (processamento em lote, modelos por tarefa) entram quando o volume as justifica.
Estimativas de planejamento. Os valores são modelados a partir do consumo real medido em testes e calibração; serão refinados para números medidos por lead assim que a telemetria de custo e a operação real com a AG estiverem ativas.
O Product Blueprint acompanha cada fase do desenvolvimento JARVIS. Conforme novas decisões arquiteturais são tomadas e sprints são concluídos, este documento é atualizado para refletir o estado real do produto.