SaaS próprio em iteração ativa. Plataforma para construção e operação de agentes de IA em contextos comerciais, com handoff humano, memória e tool use desde o dia 1.
Empresas querem usar agentes de IA mas esbarram em complexidade técnica (orquestração, memória, tool use, integração com canais, observability) que vira projeto de 6 meses em vez de produto operável em 6 dias. A oportunidade: empacotar o que vira repetido em consultoria como SaaS multi-tenant, com guardrails e evals embutidos.
MVP focado num vertical específico (atendimento + qualificação) para validar product-market fit antes de generalizar.
Stack pragmática: Next.js + Postgres + Redis + integrações via fila (BullMQ). Sem over-engineering — multi-tenant Postgres com row-level security ao invés de microserviço por feature.
Orquestração de agentes baseada em function calling + tool use, com memória curta (turn-by-turn) e memória longa (vetorial) por tenant.
Iteração pública com primeiros usuários — métricas, roadmap e changelog visíveis. Eval contínua: cada agente novo vira eval set automatizado.
Em iteração ativa em 2026. Foco atual: nichar o primeiro caso de uso, automatizar onboarding e validar pricing. Próximo marco: 10 contas pagantes operando 30+ agentes em produção.
O primeiro vertical resolve sozinho 60% da complexidade — o resto é generalização que mata produto.
Eval automatizado é diferencial de adoção, não detalhe técnico. Cliente pergunta "como vou saber se piorou?" no primeiro call.
Memória vetorial sem TTL vira lixo. Política de decay desde o MVP.
Quer um resultado parecido?
