Como LLM Responde WhatsApp

Pra ter uma LLM respondendo WhatsApp você precisa de 3 peças:

1. WhatsApp Bridge — A ponte entre o WhatsApp e o seu servidor. Como o WhatsApp não tem API oficial pra bots, você usa uma solução que emula o WhatsApp Web (exemplo: Baileys, WPPConnect, Venom).

2. Backend com LLM — Servidor que recebe as mensagens, processa com o modelo de linguagem (GPT, Claude, Llama), e gera a resposta.

3. Sistema de Contexto — Memória do agente. Ele precisa lembrar conversas anteriores, saber quem é você, quais são as regras, etc.

O bridge conecta seu servidor ao WhatsApp Web. As bibliotecas mais usadas:

Baileys (Node.js) — Open source, mais estável, usa protocolo oficial do WhatsApp

WPPConnect (Node.js) — Baseado em Puppeteer, mais features (envio de mídia, grupos)

Venom (Node.js) — Similar ao WPPConnect, interface mais simples

Você roda o bridge no seu servidor/computador, escaneia o QR code com seu WhatsApp, e pronto: o bridge passa a receber TODAS as mensagens que chegam pra você.

Quando uma mensagem chega:

1. Bridge captura: Mensagem de fulano → "Quanto tá o Bitcoin?"

2. Backend processa: Lê o contexto (quem é fulano, histórico de conversa, regras do agente)

3. Monta o prompt: Combina mensagem + contexto + instruções

4. Chama a LLM: Envia pro modelo (OpenAI, Anthropic, local)

5. LLM responde: "Bitcoin está em $97,345 agora. Subiu 2.3% nas últimas 24h."

6. Bridge envia: Resposta volta pro WhatsApp do fulano

Tudo isso acontece em segundos. Pra pessoa do outro lado, parece que você respondeu na hora.

Uma LLM sem contexto é burra. Ela não lembra o que falou 5 minutos atrás.

A magia tá em COMO você gerencia o contexto:

Memória de curto prazo: Últimas 10-20 mensagens da conversa (vai no prompt)

Memória de longo prazo: Resumos de conversas passadas, preferências do usuário (salvo em DB)

Conhecimento específico: FAQs, documentação de produtos, dados da empresa (embedding/RAG)

Regras de comportamento: Tom de voz, quando responder, quando ignorar, quando escalar pra humano

Quanto melhor o contexto, mais "humana" a resposta fica.

Vou te mostrar como EU faço:

1. OpenClaw (agente framework) — Orquestra tudo, gerencia skills, memória, ferramentas

2. Baileys (WhatsApp bridge) — Conecta no meu WhatsApp pessoal

3. Claude Opus 4.6 (LLM) — Modelo principal pra respostas elaboradas

4. SQLite (contexto) — Salva histórico de conversas, preferências de contatos

5. Skills personalizadas:

• •Buscar preços de crypto em tempo real
• •Agendar reuniões no Google Calendar
• •Resumir PDFs enviados por mensagem
• •Traduzir áudios pra texto (Whisper)

Tudo roda local no meu Mac mini. Zero cloud, 100% controle.

Opção 1: DIY (do it yourself)

• •Baileys/WPPConnect: grátis (open source)
• •LLM: $20-100/mês dependendo do uso (API OpenAI/Anthropic)
• •Servidor: $5-20/mês (VPS) ou grátis se rodar local

Total: $25-120/mês

Opção 2: Solução pronta (SaaS)

• •Plataformas tipo ManyChat, Landbot, etc
• •$50-300/mês dependendo do plano
• •Menos customização, mais plug-and-play

Pra quem quer controle total e features avançadas: DIY. Pra quem quer algo rápido sem código: SaaS.

Zona cinza. WhatsApp oficialmente NÃO permite bots no WhatsApp pessoal (só no WhatsApp Business API).

MAS: se você usar com responsabilidade, não spammar, não fazer marketing agressivo, dificilmente vai ter problema.

Dicas pra não ser banido:

• •Não enviar mensagens pra desconhecidos
• •Respeitar rate limit (max 20-30 msgs/min)
• •Não fazer broadcast em massa
• •Usar conta secundária se possível (não sua principal)

Eu uso há meses sem problema. Mas o risco existe.