Criei um agente de IA só com Claude Code (sem n8n)

O que é a Bia e o contexto do projeto

O vídeo apresenta a Bia, uma agente de atendimento desenvolvida para uma clínica médica. A automação é construída exclusivamente com Claude Code, sem depender de plataformas como n8n ou builders visuais. A proposta central é demonstrar que um agente funcional pode nascer de conversas em linguagem natural, sem necessidade de escrever código manualmente. A Bia tem responsabilidades amplas: tira dúvidas de pacientes, realiza triagem de sintomas, consulta a agenda de horários, marca, remarca e cancela consultas, envia confirmações e dispara lembretes. Toda a operação acontece em um fluxo contínuo de mensagens.

A demonstração em tela mostra o agente funcionando de ponta a ponta. A agenda está integrada ao Google Calendar, e o painel de mensagens registra cada interação. O bastidor também é aberto: o primeiro pedido feito ao Claude Code, o plano de execução em etapas, onde reside a identidade do agente e como a conexão com o Telegram permite conversas ao vivo. O exemplo da clínica médica serve como pano de fundo para discutir decisões de arquitetura, automação e validação que se aplicam a qualquer projeto de agente.

Diferenças entre GPT Maker, n8n e Claude Code

O vídeo inicia comparando as três principais formas de construir agentes de IA. O GPT Maker, ambiente visual da OpenAI, é apontado como a opção mais simples e rápida para quem está começando. Ele permite montar fluxos com interface amigável, mas limita o controle fino e a personalização profunda. O n8n aparece como ferramenta intermediária, popular por sua flexibilidade de integrações e automações visuais, embora exija mais tempo de configuração e conhecimento técnico.

O Claude Code ocupa outra posição no espectro. Ele é apresentado como um agente de desenvolvimento que opera por terminal, aceitando instruções em linguagem natural e gerando código real. A autonomia é maior porque o próprio Claude Code escreve os scripts, cria a estrutura de arquivos e sugere melhorias ao longo do caminho. A autora ressalta que essa autonomia não élimina a necessidade de validação humana. O ponto central da comparação é o mesmo para qualquer ferramenta: definir um plano, executar em etapas e validar cada resultado antes de prosseguir.

A demonstração prática da agente Bia

A primeira cena de uso mostra a Bia recebendo uma mensagem de paciente com dúvida simples. Ela responde com clareza, mantendo o tom adequado. Em seguida, a conversa se aprofunda para um relato de sintomas sugestivos de emergência. O agente reconhece a gravidade e orienta o paciente a ligar para o SAMU, demonstrando que a automação tem regras de segurança embutidas. Esse comportamento é crucial em um contexto de saúde, onde respostas inadequadas podem gerar riscos reais.

Depois, são mostrados fluxos de remarcação e cancelamento no Google Agenda. A Bia consulta horários disponíveis, aplica regras de negócio e realiza a alteração sem intervenção manual. O vídeo também apresenta o painel de mensagens, que registra as interações e permite auditoria. Embora o exemplo seja de uma clínica, a estrutura pode ser adaptada para salões, consultórios, escritórios e outros negócios baseados em agendamento.

Primeiro pedido e a estrutura do projeto

O ponto de partida do desenvolvimento é um pedido em português feito diretamente ao Claude Code. A autora mostra o texto original que usou: uma descrição em linguagem natural do que o agente deveria fazer, para quem atenderia e quais integrações seriam necessárias. Não há código inicial. O Claude Code interpreta a solicitação, propõe um plano em etapas e começa a criar a estrutura de arquivos no computador local.

A identidade do agente fica armazenada em uma pasta do projeto, dentro de arquivos de configuração e prompts. Diferentemente de plataformas fechadas, aqui o usuário tem acesso direto aos arquivos, pode versionar, editar e revisar cada detalhe. A autora explica que essa transparência é uma vantagem significativa para quem precisa manter e evoluir a automação ao longo do tempo. O projeto não fica preso a uma interface proprietária.

Integração com Google Agenda e Telegram

A conexão com o Google Agenda é feita por um script escrito pelo próprio Claude Code. A autora explica que o script acessa a API do Google Calendar, lê os eventos e transforma as informações em um formato que o agente entende. A integração é mostrada funcionando ao vivo, com a Bia verificando disponibilidade e agendando compromissos. O vídeo também esclarece o conceito de chave de API: o que é, como proteger e por que não deve ser exposta em repositórios públicos.

Para que o agente converse em tempo real, a autora integra a Bia ao Telegram. Ela demonstra como configurar um bot, obter o token e conectar o fluxo de mensagens. O Telegram funciona como canal de testes e também como alternativa de produção. O vídeo ainda aborda os caminhos para WhatsApp, explicando as diferenças entre a API oficial e os métodos não oficiais, com riscos e limitações de cada abordagem.

Regras no código versus memória da IA

Um dos pontos mais importantes do vídeo é a decisão sobre onde colocar regras críticas. A autora afirma que aquilo que não pode falhar deve estar no código, não na memória da IA. A memória do modelo pode variar de resposta para resposta, especialmente em conversas longas. Já o código é determinístico: se a regra está escrita em uma função, ela será executada sempre da mesma forma.

Essa separação é aplicada em cenários como triagem de emergência e validação de horários. O vídeo mostra como o Claude Code estruturou o projeto para que a IA lide com a linguagem natural, enquanto o código cuida de operações sensíveis. Essa arquitetura reduz erros e torna o sistema mais previsível para o cliente final.

Testes em lote, VPS e precificação

Antes de entregar o agente, a autora executa testes em lote com vários cenários diferentes. A ideia é validar o comportamento da Bia em situações variadas, desde perguntas simples até casos de emergência e conflitos de agenda. Os testes são feitos em conjunto com o Claude Code, que ajuda a identificar falhas e sugerir ajustes. A validação é apresentada como etapa obrigatória, não opcional.

Para deixar o agente disponível 24 horas por dia, o vídeo explica a necessidade de uma VPS. O computador local não é adequado para manter o serviço no ar de forma contínua. Na VPS, o agente roda em segundo plano, respondendo a mensagens a qualquer momento. Por fim, a autora compartilha uma estimativa de tempo de construção e discute quanto cobrar por projetos semelhantes. A recomendação final é clara: velocidade não substitui validação. Testar, validar e só então entregar ao cliente é o que separa uma automação confiável de um retrabalho caro.