STRAŦUM: A Plataforma de Marketing com 9 Agentes que Construí em 75 Dias (Solo, Doente por 10)
Construí uma plataforma de marketing com 9 agentes em 75 dias que aprende com cada conversa — conte a um agente sobre seu negócio e todos os nove ficam mais inteligentes juntos.
Lembra daquele post de setembro onde eu mencionei casualmente que estava acelerando uma plataforma de marketing com 10 agentes enquanto tirava cochilos de domingo? Quatro semanas depois, 3 agentes funcionando, mirando outubro para o alpha?
E aquele pesadelo de debugging de outubro onde revelei o nome STRAŦUM e mencionei ter 8 dos 9 agentes construídos?
Bom, já é novembro. Hora de realmente lançar essa coisa.
O Status:
- ✅ Nome da plataforma: STRAŦUM (Intelligence Over Execution)
- ✅ 9 dos 9 agentes de IA construídos e integrados
- ✅ Arquitetura multi-tenant para PMEs e agências
- ✅ Diretrizes completas de marca e sistema de design
- ✅ Fase de testes em alpha privado: AGORA
Execução de Marketing Sem Estratégia é Só Ruído Caro
A maioria das plataformas promete execução mais rápida. Mas velocidade sem direção só queima o orçamento mais rápido.
O STRAŦUM é diferente: 11 frameworks estratégicos. 9 agentes de IA. Inteligência que cresce a cada conversa.
Veja o que isso significa na prática:
11 Frameworks Estratégicos Aplicados ao SEU Negócio:
Análise SWOT, Five Forces de Porter, Blue Ocean Strategy, Matriz BCG, VRIO, McKinsey 7S, OKRs, Three Horizons, ICE Prioritization, Business Model Canvas, Jobs to Be Done.
Aprendizado Progressivo — Conte a Um Agente, Informe Todos os Nove:
Ao contrário de ferramentas estáticas, os agentes de IA do STRAŦUM aprendem continuamente sobre seu negócio a cada conversa. Quanto mais você interage, mais inteligentes e direcionados os insights se tornam.
Como Funciona:
Dia 1 — Captura Automática de Insights:
Compartilhe o contexto do seu negócio uma vez. Os agentes fornecem frameworks estratégicos e começam a capturar automaticamente insights-chave sobre seu mercado, concorrentes e clientes. Sem clicar em "Salvar" — a inteligência se acumula naturalmente.
Semana 1 — Compartilhamento de Inteligência Entre Agentes:
Cada conversa adiciona ao seu Histórico de Aprendizado. Falou sobre expansão europeia com o Agente de Estratégia? O Agente de Conteúdo já sabe disso na semana seguinte. Os agentes referenciam insights passados para fornecer recomendações cada vez mais personalizadas. Sem re-explicar contexto.
Contínuo — Inteligência Preditiva:
Com uma base de conhecimento rica, os agentes antecipam suas necessidades e pré-preenchem contextos. Insights de alta confiança (≥90%) são aprovados automaticamente. Aprendizados de menor confiança aguardam sua revisão. Você permanece no controle — visualize seu Histórico de Aprendizado completo e delete qualquer insight que não gostar.
Vitórias Rápidas em 5 Minutos:
Insights acionáveis na sua primeira sessão, não na sua quinta semana.
A Evolução: De DIALØGUE a STRAŦUM
Construir o DIALØGUE me ensinou como lançar produtos de IA. Construir o STRAŦUM me ensinou como construir plataformas.
DIALØGUE (8 meses, jan-ago 2025):
- Um tipo de usuário: Criadores de podcasts individuais
- Um fluxo de trabalho: Pesquisa → Roteiro → Geração de áudio
- 14 microsserviços: Migração Lambda → Cloud Run
- Auth simples: JWT para um tipo de usuário
- Uma fonte de receita: Pacotes de crédito ($4,99-$19,99)
- Modelo de negócio: B2C, single-tenant
STRAŦUM (75 dias, ago-nov 2025):
- Dois tipos de usuários: PMEs + Agências (gerenciando 5-15 clientes cada)
- 9 agentes especializados: Cada um com múltiplas ferramentas, compartilhando inteligência
- 45+ tabelas de banco de dados: Isolamento completo de dados multi-tenant
- Auth complexo: Hierarquia Organização → Cliente → Campanha
- Modelo de negócio: B2B + B2C, SaaS multi-tenant
Por Que Arquitetura Multi-Tenant é 10X Mais Difícil
O DIALØGUE gerava podcasts para um usuário de cada vez. O STRAŦUM gerencia inteligência de marketing para agências que equilibram múltiplos clientes concorrentes.
O Desafio: Uma agência gerenciando vários clientes precisa de:
- Separação completa de dados (Cliente 1 não pode ver dados do Cliente 2)
- Contexto hierárquico (organização → cliente → campanha)
- Compartilhamento de inteligência entre agentes (apenas dentro dos limites da campanha)
- Roteamento de schema (schema public para PME, schema agency para agências)
- Row Level Security em 45+ tabelas de banco de dados
Exemplo: Quando um estrategista usa o Agente de Estratégia de Negócios para o Cliente 1, essa análise fica isolada. Muda para o Agente de Persona? Ele puxa a estratégia do Cliente 1 — mas NÃO pode ver o Cliente 2. As diretrizes de marca cascateiam até o Agente de Conteúdo, garantindo que cada peça use a voz do Cliente 1, não do Cliente 2.
Isso exigiu funções de banco de dados, views materializadas, atualizações em tempo real baseadas em triggers e, honestamente, muito mais SQL do que eu jamais queria escrever.
200+ commits ao longo de 72 dias apenas para arquitetura multi-tenant. Isso não é uma funcionalidade — é uma filosofia arquitetural que tocou cada camada do stack.
Os Números (Porque Não Consigo Me Segurar)
75 dias. 20 de agosto a 3 de novembro. Aqui está o que foi preciso:
Velocidade de Desenvolvimento:
- Commits Git: 1.000+ (contagem real: 1.075) — média de 14,5 commits/dia
- Linhas de código: ~200.000 (Python: 62k, TypeScript: 98k, SQL: 41k)
- Migrações de banco de dados: 214 migrações sequenciais
- Agentes construídos: 9 de 9 (todos os agentes principais lançados)
Complexidade Técnica:
- Tabelas de banco de dados: 45+ tabelas com políticas RLS completas
- Políticas RLS: 83 políticas em 26 tabelas para segurança multi-tenant
- Índices de chave estrangeira: 98 índices adicionados (o Postgres não os cria automaticamente!)
- Migração de tokens de cor: 700+ instâncias em 200+ arquivos em um dia
- Grandes pivôs arquiteturais: 3 (ADK→API Direta, Migração Nuclear, Database-First)
Melhorias de Performance:
- Redução de latência: 72% de respostas de IA mais rápidas (function calling híbrido)
- Otimização de RLS: Speedup de 10-100x nas queries com cache de políticas
- Tamanho do bundle: Redução de 92% através de code splitting
Pausa para a Realidade:
- Bugs de navegação por multi-tenancy: 23 (corrigidos em 2 dias)
- Dias perdidos por doença: 10 (ainda lançou no prazo)
- Dias de férias: 8 (praia ≠ debugging)
- Café consumido: Ainda não pergunte
- Vezes que quase desisti: 0 :P
- Vezes que o Claude Code / Gemini 2.5 Pro me salvaram: Honestamente perdi a conta
O Que Aprendi (De Novo)
1. Multi-Tenancy é Difícil
Isolamento de dados não é só adicionar org_id a cada tabela. É pensar em:
- Em qual schema esse dado vive? (public para PME, agency para agências)
- O que acontece quando você deleta uma campanha? (Soft delete com archived_at, não hard delete)
- Como as permissões cascateiam? (Admin da organização vs. gerente de cliente vs. contribuidor de campanha)
Exemplo: Em 1º de novembro, corrigi 23 bugs de navegação em um dia. O problema? Usuários de agências navegando entre clientes quebravam o contexto da URL. Rotas de PME parecem /persona/session/123, mas rotas de agências precisam de /clients/[client-slug]/agents/persona/session/123. Cada página de agente precisou de refatoração para preservar o contexto do cliente durante a navegação.
São 200+ commits ao longo de 72 dias apenas para arquitetura multi-tenant. Não é uma funcionalidade — é uma filosofia arquitetural que tocou cada camada do stack.
2. 10 Dias de Doença Quebra o Momentum
Aquele lançamento de outubro que mencionei? É, fiquei doente. Não conseguia olhar para telas. Não conseguia codar. Só tinha que... esperar.
Desenvolvimento solo significa que não há equipe para cobrir. Mas também significa sem pressão para lançar antes de estar pronto. Escolhi fazer direito em vez de fazer rápido.
3. Desenvolvimento Assistido por IA é Real (Mas Não é Mágico)
Aquela corrida de setembro não foi exagero. O Claude Code e o Gemini CLI me permitiram lançar refatorações arquiteturais em horas que teriam levado dias.
Exemplo do dia 14 de setembro:
```
08:04 AM - Migrei o frontend para cliente de API padronizado
11:34 AM - Configuração de rotas centralizada (sem URLs hardcoded)
1:00 PM - Padronizei todas as 10 páginas de agentes
4:38 PM - Todos os agentes integrados com o sistema de contexto
5:03 PM - Testes & Polish (redução de 92% no tamanho do bundle)
```
Seis funcionalidades principais. Um domingo. Enquanto ia à igreja, fazia compras no supermercado, almoçava, tirava um cochilo e jogava jogos no iPad.
Mas aqui está a coisa: a IA não escreveu a arquitetura. Não decidiu sobre os padrões de multi-tenancy. Não depurou aquele pesadelo de HTTP/HTTPS. Ela *amplificou* minhas decisões. Parceiro de pensamento, não ghostwriter. Essa lição ficou ainda mais nítida quando comecei a construir um app iOS nativo sem saber Swift — o Claude Code montou 7.568 linhas numa tarde, mas as decisões de gosto de produto ainda eram minhas.
Os 3 Pivôs Que Moldaram o STRAŦUM
Construir essa plataforma exigiu três grandes decisões arquiteturais que mudaram fundamentalmente a trajetória:
Pivô 1: API Direta do Gemini (Dia 2 — 21 de agosto)
No dia 2, abandonei o ADK do Google (o wrapper do SDK do Gemini deles) para acesso direto à API. O ADK tinha limitações de gerenciamento de sessão que conflitavam com a arquitetura multi-tenant. A migração levou 24 horas. Pivôs iniciais são baratos. Pivôs tardios são caros.
Pivô 2: Multi-Tenant desde o Dia 1
Eu poderia ter construído apenas para PMEs. Em vez disso, escolhi suportar agências gerenciando múltiplos clientes. Essa decisão adicionou 3 meses de complexidade: roteamento de schema, isolamento de dados, propagação de contexto do cliente. Mas também abriu potencial de vendas enterprise — agências gerenciando 5-15 clientes pagam proporcionalmente mais que empresas individuais. 10X de receita por cliente justifica 3X de tempo de desenvolvimento.
Pivô 3: Migração Nuclear (11-22 de outubro)
Em outubro, eu tinha 9 tabelas de inteligência separadas (uma por tipo de agente). Cada novo agente exigia novas migrações, novos endpoints de API, novas queries de frontend. Consolidei todos os 9 em uma tabela unificada com conteúdo de schema flexível. A migração levou 11 dias. Agora adicionar novos agentes leva horas, não dias.
Essas não foram falhas técnicas — foram decisões estratégicas. A IA me ajudou a executar mais rápido, mas as decisões arquiteturais foram minhas.
O Que Está Funcionando
- 9 agentes de marketing com IA aplicando 11 frameworks estratégicos
- Isolamento de dados multi-tenant — agências podem gerenciar múltiplos clientes com segurança
- Sistema de aprendizado progressivo — compartilhamento de inteligência entre agentes dentro de campanhas
- Streaming SSE em tempo real para todas as conversas dos agentes
- Entrevistas interativas de persona que capturam insights nuançados de clientes
- Estratégia de marketing conectando estratégia de negócios à execução tática
Esta é uma plataforma funcionando, não vaporware. Alpha privado significa que usuários reais já estão testando.
Alpha Privado: Solicite Acesso Antecipado
O STRAŦUM está no ar e aceitando testadores iniciais através de acesso somente por convite. Estou procurando:
- Pequenas empresas ou startups (1-10 pessoas) que precisam de inteligência estratégica de marketing
- Agências de marketing gerenciando múltiplos clientes que querem ferramentas de estratégia eficientes
- Adotantes iniciais que querem moldar o produto através de feedback
Solicite acesso aqui. Reviso pessoalmente cada solicitação e concedo acesso em 24-48 horas.
O que você ganha:
- 9 agentes de marketing com IA com 11 frameworks estratégicos
- Gerenciamento de múltiplas campanhas (agências: gerencie múltiplos clientes)
- Sistema de aprendizado progressivo que fica mais inteligente a cada conversa
- Acesso direto a mim para feedback e solicitações de funcionalidades
O que esperar:
- Alpha privado = evoluindo ativamente com base no feedback dos usuários
- Sou responsivo a bugs e solicitações de funcionalidades
- Fundador solo = suporte autêntico e hands-on
A Visão Maior
Depois de 20 anos em publicidade, vi o mesmo padrão: grande estratégia de marketing é cara e inacessível. Agências cobram cinco dígitos por mês. Bons estrategistas custam seis dígitos por ano. Fundadores solo e pequenas equipes ficam para trás.
Mas e se a inteligência estratégica de marketing pudesse ser aumentada pela IA? Não substituída — aumentada. Onde a IA lida com os frameworks, a pesquisa, o pensamento estruturado, e os humanos trazem a criatividade, a intuição, o je ne sais quoi que faz o marketing realmente funcionar.
É isso que é o STRAŦUM. Inteligência sobre execução. Estratégia sobre táticas. Parceiro de pensamento em vez de ghostwriter.
É perfeito? De jeito nenhum. É útil? Genuinamente acho que sim.
Pensamentos Finais (Ou: Por Que Continuo Construindo em Público)
Construir o STRAŦUM foi mais difícil que o DIALØGUE. Mais complexo. Mais caro. Mais noites questionando se alguém realmente iria querer isso.
Mas aqui está o que me mantém em movimento: o mesmo motivo pelo qual construí o DIALØGUE. Porque eu queria.
E porque documentar essa jornada — as vitórias, os pesadelos de debugging, os 23 bugs de navegação, os 3 pivôs arquiteturais, as 214 migrações de banco de dados — ajuda outros construtores solo a ver o que é possível.
75 dias atrás, construir uma plataforma de marketing com 9 agentes e arquitetura multi-tenant parecia impossível para uma pessoa. Hoje, estou convidando pessoas para testar.
O que mudou? Ferramentas de IA melhores — o Claude Code em particular.
Você está construindo algo ambicioso solo? Ou pensando nisso? Adoraria ouvir o que você está fazendo e o que está te impedindo. Pela minha experiência, a parte mais difícil não é o código — é decidir começar.
Abraços,
Chandler
Quer experimentar o STRAŦUM? Solicite um convite.
