Olimpya
Monitoramento e registro automático de licitações de seguro — detecta editais relevantes no PNCP/Compras BR e garante a reserva nos sistemas das seguradoras via RPA em menos de 60 segundos.
Olimpya monitora continuamente portais de compras públicas brasileiros (PNCP, Compras BR) em busca de editais relevantes ao ramo de seguros, extrai os dados necessários (CNPJ, objeto, datas, valor, anexos) e registra automaticamente o interesse da corretora nos sistemas das seguradoras parceiras (Mapfre e Porto Seguro) via RPA. É uma corrida contra outras corretoras pelo mesmo edital: quem registra primeiro garante a preferência, então detectar e completar o registro em menos de ~60 segundos após a publicação é o diferencial competitivo do produto.
É um monorepo Turborepo/Bun em Arquitetura Hexagonal (Ports & Adapters) — o domínio não tem nenhuma dependência externa, e adapters concretos conectam esse núcleo a BullMQ, Drizzle/MySQL, Playwright/Patchright, Cloudflare R2 e LLMs. O pipeline tem quatro processos: o scraper detecta editais e publica numa fila, o worker enriquece (resolve CNPJ, baixa anexos para o R2, persiste) e notifica via SSE, e o rpa-worker consome a fila de registro e dirige o navegador nos sistemas das seguradoras — em modo dry-run por padrão.
Classificadores LLM via Vercel AI Gateway filtram relevância dos editais, extraem CNPJ ausente do texto e classificam o ramo do seguro. A automação usa Playwright/Patchright com evasão anti-detecção, resolve reCAPTCHA (2Captcha) no fluxo Porto Seguro e ordena a tentativa de registro entre seguradoras por horário. O painel Next.js mostra um feed em tempo real via SSE, saúde dos dispositivos de RPA e uma trilha de auditoria completa.
Desafios técnicos
- –Detectar e completar o registro em menos de 60 segundos, correndo contra outras corretoras pelo mesmo edital
- –Automatizar dois sistemas de seguradora completamente diferentes (Mapfre SINEP e Porto Processo Digital) com RPA resiliente a mudanças de layout
- –Resolver CNPJ ausente no payload de portais como Compras BR extraindo do texto do edital via regex/LLM
O que aprendi
- →Arquitetura Hexagonal (Ports & Adapters) para isolar regras de negócio de infraestrutura substituível (filas, banco, RPA, LLM)
- →Uso de LLM como classificador de relevância e extrator estruturado, com estratégia fail-open para não perder editais em caso de erro