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Magesh-Sundaravel/ai-lead-gen-agent

Pipeline de IA agentic — captura leads, pontua com LLM e gera e-mails frios. Executa localmente ou no AWS Lambda + Step Functions.

O que é ai-lead-gen-agent?

Este agente de IA implementa um pipeline completo de geração de leads, desde a captura de prospects até o envio de e-mails frios personalizados. Utilizando um modelo de linguagem grande (LLM) para pontuar leads com base em critérios como relevância, intenção e informações contextuais, o agente automatiza as etapas mais manuais e demoradas do processo de vendas. A arquitetura é flexível: pode ser executada localmente para testes e desenvolvimento, ou de forma escalável em produção usando AWS Lambda e Step Functions, garantindo resiliência e baixo custo. O agente é ideal para equipes de vendas, startups e profissionais que desejam acelerar a prospecção sem sacrificar a qualidade da comunicação.

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Documentação

O que ai-lead-gen-agent faz?

Pipeline de IA agentic — captura leads, pontua com LLM e gera e-mails frios. Executa localmente ou no AWS Lambda + Step Functions.

Visão Geral

Este agente automatiza o processo de geração de leads B2B usando inteligência artificial. Ele busca leads de fontes públicas, aplica scoring baseado em LLM para priorizar os mais promissores e cria e-mails frios personalizados para cada lead.

Funcionalidades

  • Captura de Leads: Coleta dados de fontes como LinkedIn, Crunchbase ou APIs públicas.
  • Scoring com LLM: Avalia cada lead com base em relevância, intenção e fit com o produto.
  • Geração de E-mails: Cria mensagens personalizadas usando o LLM, adaptando tom e conteúdo.
  • Execução Flexível: Roda localmente para testes ou em produção com AWS Lambda + Step Functions.

Como Usar

  1. Clone o repositório: git clone https://github.com/Magesh-Sundaravel/ai-lead-gen-agent.git
  2. Instale as dependências: pip install -r requirements.txt
  3. Configure as variáveis de ambiente (OPENAI_API_KEY, LINKEDIN_API_KEY, etc.).
  4. Execute o pipeline: python lead_gen_pipeline.py

Para deploy na AWS, siga as instruções no diretório deploy/.

Arquitetura

  • Orquestrador: AWS Step Functions para fluxo de trabalho.
  • Funções Lambda: Módulos individuais para captura, scoring e geração.
  • Armazenamento: DynamoDB ou S3 para persistência de leads.

Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Veja o arquivo CONTRIBUTING.md para diretrizes.

Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT. Veja LICENSE para mais detalhes.

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