Negócios e vendas · Blog · 🌐 Internacional · via agentusecases.ai
Agente no n8n pesquisa expositores de uma feira e dá nota de potencial cliente para cada um
Um consultor montou um fluxo que raspa a lista de expositores, pesquisa cada empresa na web e grava porte, nota e justificativa numa planilha do Google.
- Profissão
- Vendedor, Empreendedor
- Ferramentas
- n8n, Bright Data, GPT-5 mini, SerpAPI, Google Sheets
- Fonte
- dev.to ↗
- País
- 🌐 Internacional
- Encontrado via
- Agent Use Cases ↗
- Data do relato
- 29/08/2025
- Verificado em
- 02/11/2026
Veja mais: IA para vendedores · IA para empreendedores
O que fizeram
Andre Moreira, da lyfX.ai, criou o Tradeshow Scanner no n8n. O Bright Data baixa a lista de expositores do site da feira, um código extrai nome, descrição, estande e site, e as empresas passam em lotes por um agente com GPT-5 mini. O prompt do agente descreve a empresa dele e o cliente ideal; o agente pesquisa com SerpAPI, lê o site de cada empresa e devolve porte, nota baixa, média ou alta e o motivo, que vão para uma planilha.
Como foi
O autor diz que o fluxo transforma horas de pesquisa numa lista priorizada de estandes para visitar e empresas para contatar depois. Ele rodou só lotes pequenos durante o desenvolvimento, para controlar o custo de API, e não publicou medida de acerto das notas.
Vale saber
Cada empresa é avaliada de forma independente, e vale instruir o agente a deixar campos em branco em vez de chutar. O fluxo, sem dados sensíveis, foi publicado num gist para quem quiser adaptar.
O prompt
Vou visitar a feira [nome] e tenho a lista de expositores [cole ou link]. Minha empresa vende [o que vendemos] para [cliente ideal]. Para cada expositor, pesquise o site, estime o porte, dê uma nota de potencial (baixa, média ou alta) com uma frase de justificativa e devolva uma tabela ordenada da maior para a menor nota. Se não achar informação, deixe o campo em branco em vez de supor. Não entre em contato com nenhuma empresa.
Troque o que está entre [colchetes]. Prompt escrito por nós a partir do relato, não é cópia literal da fonte. Não cole dados pessoais de terceiros (LGPD).
Resumo em nossas palavras. Resultados conforme o relato original; não testamos nem auditamos. Ler a fonte ↗ Caso encontrado via Agent Use Cases; texto e prompt reescritos por nós. Achou um erro?
Casos parecidos
01Oficina de bairro lembra o cliente do orçamento sem virar spam
Oficina mecânica de Curitiba montou um follow-up automático de orçamentos no WhatsApp com IA.
02Pré-qualificar leads antes de chegarem ao vendedor
A Futurepedia montou um agente que pesquisa cada empresa, escreve um resumo de aderência e encaminha os melhores.
03Separar despesas da empresa nas faturas pessoais
A autora fez o Claude conversar sobre as primeiras faturas para aprender os padrões dela antes de classificar o resto.
04Briefing automático às 6h sobre quem você vai encontrar
Agente no Zapier lê a agenda, pesquisa os convidados externos e manda o resumo no Slack.
05Preparação automática para reuniões de vendas
Annika Helendi usou um modelo que dispara para eventos com "discovery" no título e pesquisa o contato.
06Pesquisar 50 empresas-alvo e preencher o CRM
Consultor holandês filtra a lista à mão e o agente pesquisa cada empresa e cria registros prontos para abordagem.
07Dar a um agente um servidor e a missão de criar um negócio
Dev deixou o Claude Code rodar a cada 30 minutos num VPS, com memória em arquivos, pedindo ajuda pelo Telegram.
08Descobrir que o problema não era o modelo, era a pergunta ao cliente
Empreendedor melhorou um modelo de previsão de demanda, mas só avançou nas vendas quando mudou a pergunta feita aos clientes.