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RFAI Solutions

Nereus Flow — assistente de aquarismo marinho no WhatsApp

Assistente que diagnostica parâmetros de aquário marinho e devolve plano de correção pelo WhatsApp, com base em literatura técnica e histórico do próprio aquário.

Cliente
Produto próprio
Ano
2026
Papel
Arquitetura, engenharia de contexto e operação
Vertical
Aquarismo · Nereus Flow
Composição gráfica em tons de azul representando leitura de parâmetros de água

Aquarismo marinho é um domínio onde o erro custa caro e demora a aparecer. Um desequilíbrio de alcalinidade não mata o coral no mesmo dia — ele aparece três semanas depois, quando a causa já foi esquecida. O Nereus Flow existe para encurtar esse ciclo.

O problema

Quem mantém um aquário de recife convive com um fluxo de dados que ninguém consolida: testes de KH, cálcio, magnésio, nitrato e fosfato feitos em dias diferentes, anotados em papel ou em nenhum lugar. Quando algo dá errado, a resposta usual vem de fórum — onde a resposta certa e a errada têm exatamente a mesma cara.

A solução

O aquarista manda o resultado do teste pelo WhatsApp, em texto ou foto. O agente:

  1. Normaliza a leitura — converte unidades, identifica o kit usado e associa ao aquário certo.
  2. Compara com o histórico — a tendência importa mais que o valor isolado. Queda de KH em três medições seguidas é um sinal; uma medição baixa pode ser erro de teste.
  3. Consulta a base técnica — literatura de aquarismo marinho indexada e curada, não conteúdo genérico da web.
  4. Devolve um plano — o que corrigir, em qual ordem, com qual dosagem e em quanto tempo remedir.

Decisões técnicas

Contexto por aquário, não por usuário. Cada aquário tem volume, população, idade e sistema de filtragem próprios. O mesmo nitrato de 25 mg/L é problema num sistema SPS e irrelevante num FOWLR. O contexto do aquário entra em toda consulta.

Redis na frente do Supabase. A janela de conversa e o estado do fluxo ficam em Redis; o histórico permanente vai para o Postgres do Supabase. Isso mantém a latência da resposta baixa sem inflar o custo de contexto a cada mensagem.

Correção sempre gradual. O agente é instruído a nunca sugerir correção brusca de parâmetro, mesmo quando o desvio é grande. Em recife, a velocidade da mudança faz mais estrago que o valor final — uma regra de domínio codificada explicitamente no prompt do sistema, não deixada a critério do modelo.

Estado atual

Em operação contínua, com base técnica em expansão e ajuste de prompt guiado pelas conversas reais que não terminaram em resposta útil.

Stack

  • n8n
  • Supabase
  • Redis
  • Claude
  • WhatsApp Cloud API

Quer algo parecido rodando na sua operação?

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