StartAtende

Atendimento no WhatsApp que também conta ao negócio o que o cliente quer.

Papel: Fundador, design e engenharia
Status: Em produção
Stack: LLM agents · WhatsApp · intent routing · sentiment analysis
Link: startatende.com ↗

01O problema

Um agente de atendimento que só responde joga fora o dado mais honesto que um negócio tem: o que os clientes realmente dizem.

02O que eu construí

Atendimento com IA no WhatsApp com roteamento de intenção. Depois, as conversas do próprio agente com usuário, cliente e lead são analisadas para sentimento, lacuna de produto, oportunidade de negócio e sinal de mercado. O agente não só responde, ele vira fonte de decisão de produto.

03A decisão que importou

O custo é medido por conversa, não por chamada de API, porque conversa é a unidade contra a qual um negócio consegue precificar.

04Provas

Roteamento de intenção no WhatsApp
Custo por conversa, incluindo custo de modelo
Sentimento, lacunas de FAQ e insights de negócio sobre as conversas do próprio agente
Um servidor MCP expõe tudo isso para o seu assistente

05MCP

Pergunte à sua operação de atendimento: desempenho, sentimento, lacunas de FAQ, custo de modelo, principais intenções. · Conector MCP remoto

get_overview
get_agent_performance
get_business_insights
get_faq_gaps
get_model_costs
get_sentiment_trend
get_top_intents
get_top_clients
get_products
get_payment_summary
list_conversations

06Stack

LLM agents
WhatsApp
intent routing
sentiment analysis
MCP

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