moneyHoney: o agente que encontra, tria e redige, e deixa a decisão com uma pessoa
Sistema que a própria Deltatech usa todos os dias para achar trabalho: coleta compras públicas nos dados abertos do PNCP e pedidos publicados em plataformas de trabalho, descarta o que não serve por regras simples, usa IA para analisar e redigir, e entrega tudo num painel em que uma pessoa aprova.
- Node.js
- React 19
- TypeScript
- Vite
- Tailwind CSS
- shadcn/ui
- API de IA (Claude Haiku)
- API do PNCP
Números reais, datados
Um dia de operação: 10 de novembro de 2026
Tirados dos registros do próprio sistema. É o primeiro dia completo registrado, então são uma fotografia, não uma média.
3.147
contratações públicas lidas num único ciclo do PNCP
63 páginas da API em cerca de 4 minutos; 105 eram de TI
1.181
oportunidades registradas no dia, somando todas as fontes
63%
descartadas por regras simples, sem gastar IA
744 de 1.181
US$ 0,51
de IA no dia inteiro
684 chamadas; mediana de US$ 0,0007 por triagem; teto configurado de US$ 3 por dia
O problema
Muita leitura, pouco tempo, nenhum envio sem revisão
Uma empresa de um sócio não tem como ler milhares de compras públicas e dezenas de pedidos por dia. Mas também não pode deixar uma máquina mandar propostas em seu nome sem olhar.
O objetivo foi inverter o trabalho: o sistema lê tudo, descarta o que claramente não serve, analisa o resto e prepara a proposta. A pessoa só lê o que sobrou, decide e ajusta.
Arquitetura
Do dado público à decisão humana
Passo 1
Coleta agendada
Cada fonte tem um intervalo próprio (compras públicas a cada 2 h). Um coletor roda por vez; falhas e execuções que voltam vazias ficam registradas e viram alerta.
Passo 2
Filtro por regras, sem IA
Termos fora do escopo, valor alto demais para uma empresa sem atestados, prazo curto e duplicatas saem aqui, sem gastar nada com IA.
Passo 3
Leitura do edital
Nas compras públicas, o sistema baixa o edital ou o termo de referência pela API pública do PNCP, com pausa entre pedidos, e procura exigências de atestado e de presença. Se houver, descarta sem IA.
Passo 4
Triagem e redação por IA
A IA lê o que sobrou e devolve um JSON com aderência, riscos, requisitos, esforço em horas, preço com o raciocínio e a decisão (propor, descartar ou perguntar). Se for propor, redige a proposta.
Passo 5
Regras no código
Depois da IA, o código confere tudo de novo e tem a palavra final (veja a tabela abaixo).
Passo 6
Revisão humana
No painel, a pessoa lê, aprova, recusa ou pede ajuste com um comentário. Nada é enviado sem esse clique.
IA e regra
O que a IA faz e o que é regra de código
A IA é boa para ler texto solto e escrever. Decisões que precisam ser previsíveis e verificáveis ficam no código.
A IA faz
- Lê o pedido ou o edital e resume aderência, riscos e requisitos
- Estima esforço em horas e propõe um preço, explicando o raciocínio
- Decide entre propor, descartar ou fazer uma pergunta à pessoa
- Redige a proposta em nome da empresa
- Extrai ferramentas e tipo de entrega de cada pedido para um painel de mercado
- Resume lições das recusas e ajustes (que a pessoa pode vetar)
O código decide
- Filtro antes da IA: termos, valor máximo, prazo mínimo e duplicatas
- Exige presença física ou atestado? Descarta, independentemente do que a IA disser
- Aderência abaixo do mínimo configurado vira descarte
- Valor por hora líquido (depois de comissão e imposto) abaixo do piso: uma reescrita; se continuar, descarte
- Preço muito acima do orçamento do cliente obriga a cortar escopo
- Proposta sem a frase de atendimento remoto ou sem o CNPJ é corrigida
- Teto de gasto de IA por dia e no total, com pausa automática
Telas
O painel, com dados de exemplo
As telas abaixo são do painel real, rodando sobre um conjunto de dados fictício montado para estas imagens. Nenhum órgão, cliente ou valor da fila real aparece.
Decisões técnicas
Por que foi feito assim
- Filtro barato primeiro
- No dia medido, 63% das oportunidades saíram por regra simples, antes de qualquer chamada de IA.
- IA sem a palavra final
- A IA responde em JSON estrito e o código valida e aplica as regras. Uma resposta fora do formato não passa.
- Custo medido por chamada
- Cada chamada registra tokens, custo e finalidade. Modelo pequeno, cache do prompt de sistema e teto diário com pausa automática.
- Provedores de reserva
- Se um provedor de IA fica sem crédito ou cota, o sistema passa para o próximo e só tenta o primeiro de novo depois de um intervalo.
- Armazenamento simples
- Arquivos JSON com gravação atômica: o volume é pequeno, é fácil auditar e fazer cópia. Um banco entra quando o volume pedir.
- Servidor fechado
- API e painel ouvem só no próprio computador e conferem os cabeçalhos Host e Origin de cada pedido.
Limites
O que este caso ainda não mostra
- Taxa de propostas aceitas: o sistema começou a operar em novembro de 2026 e ainda não há histórico.
- O código é privado, porque guarda regras de negócio da empresa. Mostramos a arquitetura e as decisões.
- Os números acima são de um único dia e serão atualizados com datas novas.
Coleta de várias fontes, IA com limite de custo e uma pessoa no fim: dá para aplicar ao seu caso.
Por exemplo, acompanhar publicações em diários e tribunais, classificar pedidos que chegam por e-mail ou montar respostas para revisão.