Agente Corretor Imobiliário no n8n: o módulo que cria agente de atendimento com envio de fotos pelo WhatsApp
O módulo Agente Corretor Imobiliário do ibe.IA: 20 aulas para criar agente n8n com Supabase e envio de fotos de imóveis pelo WhatsApp.
Esse módulo é um projeto completo de agente imobiliário construído do zero no n8n.
A ideia central é clara: o corretor manda uma mensagem no WhatsApp pedindo imóveis com determinadas características, e o agente busca no banco de dados, filtra pelos critérios certos e envia as fotos dos imóveis diretamente na conversa.
Sem planilha, sem copiar link manualmente, sem atrasar o atendimento.
O stack usado é n8n para orquestrar o agente, OpenAI para o raciocínio, Supabase para armazenar o catálogo de imóveis com fotos, e UAZAPI para conectar tudo ao WhatsApp.

Pra quem é esse módulo
Pra quem já criou pelo menos um agente no n8n e quer agora montar um projeto que gera valor para cliente real.
E pra quem trabalha com imobiliárias, corretoras ou quer montar um produto de IA vendável para esse setor.
O módulo pressupõe familiaridade básica com n8n, contas no OpenAI e no Supabase, e disposição pra configurar WhatsApp via UAZAPI, que é a ferramenta de integração usada.
Quem está chegando do zero no n8n vai precisar passar antes pelos módulos introdutórios da formação.
O que tem dentro: 20 aulas em 7 seções
O módulo segue a ordem natural de um projeto de agente: primeiro define o que vai ser criado, depois monta o ambiente, depois constrói, conecta a base de dados, liga o WhatsApp e fecha com teste real.
Introdução (3 aulas)
A primeira aula mostra o resultado final: o corretor digitando no WhatsApp e recebendo fotos de imóveis em segundos.
A segunda apresenta o Método MIA, o framework de criação de agentes que a formação usa como estrutura padrão. É o ponto de partida pra entender como pensar um agente antes de abrir o n8n.
A terceira é levantamento de requisitos: quais dados o agente vai precisar acessar, quais critérios de filtragem fazem sentido para imóveis e como isso vai se traduzir em estrutura de banco.
Preparando o Terreno (4 aulas)
Aqui o ambiente fica pronto antes de qualquer nó no n8n.
As aulas cobrem configuração de conta no n8n, configuração da conta OpenAI com a chave de API, criação do projeto no Supabase (onde as tabelas de imóveis e fotos vão viver) e criação de conta na UAZAPI.
Quem já tem essas contas pode passar mais rápido, mas vale prestar atenção na aula do Supabase: a estrutura das tabelas que você vai criar aqui influencia tudo que vem nas seções seguintes.
Criando o Agente no N8N (2 aulas)
O workflow começa a tomar forma aqui.
A primeira aula monta a base do agente: o nó de trigger de WhatsApp, o nó de OpenAI com modelo e sistema prompt, e a estrutura de conversação.
A segunda ensina a criar o prompt com Agentmaker, uma abordagem estruturada pra escrever o sistema prompt do agente levando em conta as ferramentas que ele vai usar.
Conectando a Base de Conhecimento (6 aulas)
Essa é a seção mais técnica e a que mais diferencia esse agente de um chatbot simples.
O agente precisa buscar imóveis no banco, e isso envolve estrutura de tabela certa, bucket de fotos no Supabase Storage, dados fictícios pra testar, conexão do banco com o n8n, busca usando filtro tipo String e ajuste de prompt pra gerar SQL inteligente quando o corretor pede “apartamento de 2 quartos com até 3 mil de aluguel em Pinheiros”.
A aula de SQL inteligente é uma das mais relevantes pra quem quer entender como agentes fazem consultas em banco de dados sem escrever SQL manualmente.
Integração WhatsApp (1 aula)
Uma aula dedicada a conectar o WhatsApp no fluxo via UAZAPI.
É aqui que o agente passa de “responde no chat da ferramenta” para “responde no WhatsApp do cliente”.
Criar Tool para Enviar Fotos (1 aula)
A parte que mais diferencia esse projeto dos outros módulos de agente.
Você cria uma tool customizada no n8n que o agente pode acionar para pegar os links das fotos dos imóveis no Supabase Storage e enviá-los diretamente na conversa do WhatsApp.
O resultado: o corretor recebe a ficha do imóvel e as fotos sem sair do WhatsApp.
Conclusão (3 aulas)
O projeto fechado não é o projeto testado.
A primeira aula da conclusão é “Testar e Quebrar”: você stresa o agente com pedidos ambíguos, critérios que não existem no banco e comandos fora do esperado, pra ver onde o agente trava antes de colocar em cliente real.
A segunda é o fechamento com visão geral do que foi construído.
A terceira é a avaliação NPS do módulo.

Tempo total e nível
O módulo tem 20 aulas distribuídas em 7 seções.
Somando o tempo de gravação, são aproximadamente 2 horas e 30 minutos de vídeo.
Quem acompanha e executa em paralelo, criando as contas, montando o banco e configurando o n8n enquanto assiste, leva de 6 a 10 horas no total dependendo da familiaridade prévia com as ferramentas.
Nível: intermediário.
Não precisa saber programar, mas precisa ter criado pelo menos um agente simples no n8n antes de entrar nesse módulo.
Por que esse projeto vira produto
A maioria dos primeiros agentes criados na formação ficam no ambiente de teste ou são usados pelo próprio criador.
Esse módulo muda isso.
Imobiliária é um setor onde o corretor passa boa parte do dia enviando fotos, links e fichas de imóveis pelo WhatsApp. É um processo repetitivo, manual e que atrasa o atendimento quando o cliente está aquecido.
Um agente que automatiza esse processo resolve uma dor real, tem um valor de produção mensurável e justifica contrato recorrente.
Pra quem quer cobrar de cliente, esse tipo de projeto com stack n8n + Supabase + WhatsApp é a estrutura mais vendável da formação.
O que vem depois
Quem termina esse módulo pode seguir pra outros projetos completos na trilha de n8n: Agente de RH, Agente de Suporte e outros que usam estrutura semelhante mas com contexto de negócio diferente.
Pode também aprofundar em n8n com os módulos de ferramentas e integrações, que mostram como conectar o agente a CRMs, planilhas e sistemas externos.
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