É um sistema de detecção automática de conversas sem valor — definida através de regras em linguagem natural — que as fecha e desvia por uma saída dedicada antes de gerar mensagens cobráveis.
🎯 Para que serve?
Sob o modelo de cobrança por mensagem do WhatsApp, cada resposta que seu nó dá tem um custo. Uma conversa que nunca vai converter gera uma despesa sem retorno (por exemplo: um número automatizado, um concorrente testando seu bot ou alguém enviando promoções).
Este módulo avalia cada mensagem recebida contra as instruções de detecção que você define. Se detectar spam, o nó simplesmente não responde e a conversa sai por um ramo específico no Flowbuilder para que você decida o que fazer com ela.
Casos ideais que este módulo cobre:
Números que enviam mensagens automatizadas ou fazem scraping.
Consultas totalmente fora do alcance ou contexto do negócio.
Insultos, mensagens sem sentido ou conteúdo ofensivo.
Conteúdo comercial ou publicidade de terceiros.
💡 Vantagem global: Ao fazer parte da Configuração Global, essa proteção se aplica automaticamente a todos os nós do fluxo; você não precisa configurá-la nó por nó.
📍 Onde e como se configura?
Para acessar essa ferramenta, vá para Canvas > Configuração Global > seção Anti-spam (ou Regras de segurança).
Por padrão, essa seção aparece colapsada e desativada.
Passo a passo para configurá-lo:
Expanda a seção Regras de segurança.
Ative o interruptor (toggle) chamado Regras de segurança.
Digite as instruções de detecção em linguagem natural.
Escolha o momento exato da avaliação.
🗂️ Detalhes dos Campos
Campo | Obrigatório | Descrição |
Ativar detecção de spam | — | Interruptor (Toggle). Vem desativado por padrão. |
Instruções de detecção | Sim (se estiver ativo) | Descrição em linguagem natural do que é considerado spam no contexto específico do seu negócio. (Aceita |
Momento de avaliação | Sim | • Cada interação do cliente: Avalia desde a primeira mensagem (ideal para casos óbvios como correntes ou promoções).
• Depois da interação N: Aguarda um número determinado de interações antes de avaliar, para dar espaço para o cliente se contextualizar primeiro. |
⚡ O que acontece no Runtime (Tempo de execução)
Em cada interação onde a avaliação for aplicável, um juiz leve (LLM-as-judge) compara a mensagem do cliente contra suas instruções. Se o resultado ultrapassar o limiar de detecção:
A conversa é marcada internamente com o campo de spam em verdadeiro.
O motivo exato detectado é salvo, incluindo o raciocínio do juiz.
A conversa sai para o Flowbuilder pelo ramo "Erro de contexto" com uma etiqueta de "spam" para fechá-la.
O nó não responde a mensagem que disparou a detecção. A conversa termina ali mesmo, evitando gerar mais mensagens cobráveis.
⚠️ Regra de prioridade: A detecção é executada antes da avaliação de tipificações e etapas. Se uma conversa for classificada como spam, essas avaliações secundárias não serão executadas nessa interação. Também não será executado o prompt principal do nó.
🛤️ A saída no Flowbuilder
Ao ativar este módulo, o sistema cria automaticamente um ramo de saída chamado "Erro de contexto" no Nó Cortex dentro do seu Flowbuilder.
A partir daí, você pode conectar a ação operativa que preferir:
Adicionar o número a uma blacklist (lista negra).
Notificar sua equipe de suporte ou segurança.
Fechar a conversa silenciosamente.
💡 Se você decidir desativá-lo: O sistema o avisará que o ramo deixará de ser disparado, mas o ramo não será eliminado automaticamente do Flowbuilder para evitar quebrar a estrutura do seu flow.
Cuide de seu orçamento e otimize seu atendimento! 🚀
Configurar regras claras no Módulo de Segurança garante que seu agente de IA dedique seus recursos e respostas apenas aos clientes que realmente importam, bloqueando o ruído automaticamente e de forma inteligente. ✅