AzirbotAgente de ventas con IA para Instagram, Facebook y WhatsApp

Desarrollador web y de aplicaciones en Azirgo SAS. Trabajé en el backend de la plataforma, en su integración con IA y búsqueda semántica, y en el panel de administración.

Un comentario sin responder es una venta que se enfría. En Instagram y Facebook la gente pregunta el precio en público, y para cuando alguien contesta, el interés ya pasó. Responder cada comentario a mano, abrir el privado y pasar la conversación a WhatsApp no escala: el negocio pierde ventas fuera de horario y repite las mismas respuestas todo el día.

• Detección de comentarios en Instagram y Facebook por palabra clave o por patrón, con respuesta pública y DM automático en segundos.
• Bandeja unificada: DMs de Instagram, Messenger y chats de WhatsApp en un solo lugar.
• Botones que abren WhatsApp con el mensaje ya escrito, para no perder al seguidor en el salto de canal.
• Captura de leads con un interés de 0 a 100 % calculado por la IA (frío, tibio, caliente o muy caliente), con el post de origen y el historial completo.
• Extracción automática de nombre, teléfono, email e interés a partir de la propia conversación, sin formularios.
• Constructor visual de flujos: disparadores por comentario, DM o lead; condiciones por palabra clave, canal u horario; acciones que responden, etiquetan y derivan.
• Catálogo con búsqueda semántica: entiende «algo azul para verano» y recomienda el producto real con su precio.
• Métricas en tiempo real del embudo y de qué publicación trae más leads.
• Plataforma multi-tenant sobre una API REST en NestJS, con Prisma y PostgreSQL.

El panel es una app Next.js que habla con la API NestJS por REST en /api/v1 a través de un único cliente fetch, y TanStack Query cachea y refresca cada vista. El guion del bot no vive en el código del panel: los workflows se dibujan en un lienzo de React Flow y se guardan tal cual, como el JSON del grafo que ejecuta el motor de la API.

Cada módulo resuelve una parte de la operación diaria del negocio, sin salir del panel.

• Resumen

  KPIs de automatizaciones, comentarios, tasa de respuesta, leads y conversaciones sin responder, con la actividad de 14 días, el embudo de comentario a lead y el termómetro de leads de la IA.

• Bandeja unificada

  DMs de Instagram, Messenger y WhatsApp en una sola lista. Cada respuesta indica si la escribió el chatbot o qué persona del equipo, y el bot se pausa por conversación para pasar a humano.

• Editor visual de workflows

  Lienzo con disparadores por comentario, DM o nuevo lead, condiciones (palabra clave, horario, día, canal, regex) y acciones que responden, etiquetan, anotan o pausan el bot. Admite varios disparadores por flujo.

• Nodos de IA

  Respuestas con Claude o ChatGPT con instrucciones propias, modelo, temperatura y catálogos de productos; leen imágenes, transcriben notas de voz y pueden dividir la respuesta en varios mensajes.

• Simulador, historial y uso de IA

  Prueba un flujo con mensajes de ejemplo sin enviar nada, revisa cada ejecución paso a paso y consulta los tokens y el coste estimado por modelo en 7, 14 o 30 días.

• Catálogos con búsqueda semántica

  Productos con precio, categoría y atributos indexados en Qdrant con embeddings de OpenAI, con reindexado y una caja para probar qué encontraría la IA.

• Leads con puntuación de IA

  Ficha por contacto con canal, estado (nuevo, contactado, cliente, descartado), interés de 0 a 100 % calculado por la IA y los datos que la IA capturó de la conversación.

• Automatizaciones de comentarios

  Palabra clave en un comentario de Instagram o Facebook: respuesta pública, DM y tarjeta con botones de enlace, por publicación y sin repetir al mismo usuario dentro de una ventana.

• Workspaces y permisos

  Cada negocio en su workspace, con roles de propietario, admin y miembro, y permisos por sección y por acción (enviar en la bandeja, editar o simular workflows, publicar).

• Conexiones y credenciales

  Apps de Meta y cuentas de Instagram, Facebook y WhatsApp (API oficial o WAHA por QR), claves de IA cifradas en el servidor y una API para que otros sistemas envíen WhatsApp.

• Búsqueda semántica con Qdrant y embeddings de OpenAI sobre el catálogo: el agente responde con productos que existen de verdad y con su precio, en vez de improvisarlos.
• API oficial de Meta con tokens cifrados como vía principal, en lugar de automatizaciones no oficiales que se caen o acaban con la cuenta bloqueada. WAHA queda como transporte opcional de WhatsApp autoalojado, vinculado por QR y con límites contra bloqueos: nunca inicia la conversación, respeta la ventana de respuesta y tiene un tope por contacto.
• El flujo se configura en un lienzo visual, no en código: quien conoce el negocio puede cambiar el guion sin pedir un despliegue.
• Multi-tenant desde el diseño, para que cada negocio tenga su catálogo, su tono y su contexto sin instancias separadas.
• Trazabilidad y logs de cada acción, porque un agente que actúa solo sobre cuentas de redes tiene que ser auditable.

• Que el modelo se mantenga dentro del catálogo y las reglas del negocio y no invente productos ni condiciones.
• Sostener el hilo de una conversación que empieza en un comentario público, sigue en un DM y termina en WhatsApp.
• Trabajar dentro de los límites y permisos de la API de Meta sin degradar el tiempo de respuesta.
• Separar bien el contexto entre negocios en una plataforma compartida.

Azirbot está en producción como producto propio en azirbot.ai, con agentes por industria (e-commerce, clínicas, inmobiliarias, belleza), atendiendo comentarios y conversaciones sin intervención manual en cada mensaje.

• Ver azirbot.ai