pró-ativo · multi-agente · memória persistente · sempre atualizado nas legislações brasileiras
o agente mira rh avalia o intuito por trás da resposta — não só o que o candidato diz, mas a intenção por trás. é a diferença entre detectar fala decorada e fala autêntica. arquitetura agentic com 8 sub-agentes claude orquestrados, memória persistente em 4 camadas, base vetorial da legislação brasileira atualizada mensalmente, e loop pró-ativo de monitoramento. este documento é o ponto de partida estratégico.
a tese em quatro linhas, pra quem vai ler isso no celular antes de uma reunião.
a solides é um produto-âncora de 2010 — questionário disc estático, ux dos anos 2010, ia colada por cima, vendido como saas seat-based com fidelidade anual. o agente mira rh ataca pelo oposto: avaliação conversacional adaptativa que mede intuito (intenção por trás da fala), não só comportamento de superfície. arquitetura agentic com 8 sub-agentes claude orquestrados, memória persistente, base vetorial da legislação brasileira sempre atualizada, e loop pró-ativo que monitora vagas, alerta sobre vieses do recrutador e detecta atualização de norma trabalhista — tudo sem ninguém pedir.
margem bruta projetada >97%. custo médio por assessment r$ 0,90–1,40. mvp em 90 dias. r$ 30–60k mrr no mês 6.
solides tem 60 perguntas fechadas que viraram tutorial no youtube. mira gera perguntas dinâmicas por candidato.
solides cobra por seat e prende 12 meses. mira começa em r$ 49 por assessment via pix, sem fidelidade.
profiler entrega perfis fechados sem mostrar de onde vem o score. mira cita o trecho exato da entrevista para cada eixo.
mede a intenção por trás da resposta — latência, profundidade, consistência longitudinal. detecta fala "decorada-correta" vs fala "autêntica-intencional".
loop autônomo a cada 1h: alerta candidato travado, detecta viés do recrutador, recalibra perfil-alvo pós-contratação. sem ninguém pedir.
base vetorial da CLT, LGPD, NRs (1-37), súmulas TST atualizada mensalmente via bright data. nenhum laudo sai sem revisão jurídica em tempo real.
o segmento de análise comportamental para contratação no brasil tem quatro camadas competitivas e uma janela aberta: ia conversacional ainda não tem player br dominante.
| camada | players | ticket médio | vulnerabilidade |
|---|---|---|---|
| psicométricos clássicos | solides, etalent, thomas, pda, sertec | r$ 30-80 / análise · r$ 300-2.500 / mês | metodologia estática, ux datada, ia bolt-on |
| ats com behavioral | gupy, kenoby, compleo, abler | r$ 800-15.000 / mês | terceirizam o behavioral, não dominam |
| erp/folha + rh | totvs rh, sankhya, senior | upsell de módulo | módulo periférico mal mantido |
| ia conversacional (nova) | hireez, paradox, eightfold (us); kompasso, talently (br tímidos) | em formação | ninguém dominou br ainda |
12 meses de fidelidade, multa rescisória, preço por seat sem trava de reajuste. churn alto em pme.
tempo de resposta de 24-72h. csm sobrecarregado. pme não tem atenção.
profiler entrega perfis (executor, comunicador, planejador, analista) sem mostrar de onde o score vem.
avaliação, clima e ponto ficaram em 2014. comparado a bamboohr ou rippling, parece de outra geração.
lançaram ia em 2024/2025, mas é openai por cima do mesmo core. nada de assessment adaptativo real.
60 perguntas fixas e disponíveis online. há tutoriais no youtube ensinando a "passar" no profiler.
o teste é o mesmo pra motorista, dev sênior e cfo. "matching" é tabela de pesos, não modelagem.
tratamento de dados sensíveis (perfil psicológico) com base legal duvidosa, sem dpia público.
cada dor visível é só o sintoma. o que importa é a causa raiz — porque é nela que o mira ataca.
a solides tem produto-âncora de 2010, ia colada por cima, vendido como saas seat-based com fidelidade. o que ataca esse modelo é exatamente o oposto: ia-nativo, adaptativo, pay-per-use, sem fidelidade, com api aberta e white-label. é por aí que o mira entra.
ranqueadas por receita potencial × velocidade de captura × dificuldade da solides de copiar.
substitui o questionário estático. o agente entrevista em texto/voz, gera perguntas a partir do job description, escora em tempo real. solides levaria 18+ meses pra construir sem reescrever core.
quebra a barreira da assinatura anual. consultor solo paga r$ 49 por candidato e vai embora. impossível solides copiar sem canibalizar seat-based.
há milhares de consultores boutique que hoje revendem solides. api + dashboard branded por r$ 1.997/mês + revshare. solides bloqueia essa estratégia.
variação de itens via llm, checks de consistência longitudinal, detecção de cópia. virou exigência regulatória implícita em 2025.
cada score cita trecho da entrevista. solides nunca terá isso porque o profiler é caixa preta proprietária.
mira como camada behavioral que pluga no ats que o cliente já usa. porta de entrada mais barata em conta enterprise.
extração da vaga gera perfil-alvo vetorizado. nada de "matching por tabela de pesos".
treino supervisionado por tenant com histórico de admissões do cliente. solides tem dados mas não tem time pra fazer.
três requisitos que se contradizem: baixa latência (candidato responde fluido), defensável cientificamente (estruturado, auditável) e barato pra escalar (ticket baixo). a stack abaixo resolve os três.
| camada | escolha | justificativa |
|---|---|---|
| frontend | next.js 15 + tailwind + shadcn | ssr p/ seo, hydration mobile |
| api | fastapi + python 3.12 + sqlalchemy 2.x async + pydantic v2 | padrão lions, suporta sse |
| db relacional | postgres 16 (hostinger ou neon) | maturidade, lgpd, rls multi-tenant |
| db vetorial | pgvector (mesmo postgres) | ivfflat → hnsw, evita stack split |
| llm principal | openai gpt-4o-mini + gpt-4o | regra lions: gemini off nessa linha |
| stt | whisper-1 | maturidade pt-br, custo conhecido |
| tts | elevenlabs (fase 2) | só se entrar no modo voz |
| fila | celery + redis | scoring assíncrono, geração pdf |
| auth | stack auth ou clerk (sso enterprise fase 2) | mfa, magic link |
| storage | s3-compatível (r2 ou hostinger) | áudio, pdfs |
| pagamento | mercado pago (pix) + stripe (recorrente) | pix p/ varejo, stripe p/ enterprise |
| observabilidade | sentry + posthog + otel | erro, produto, traços |
| deploy | docker compose no vps hostinger 187.77.247.98 · nginx · cloudflare na frente | padrão lions já dominado |
r$ 0,90-1,40.o agente mira rh não é um modelo único respondendo prompt. é um time de 8 sub-agentes claude, cada um com responsabilidade específica e modelo dimensionado ao trabalho que faz. orquestração estilo claude agent sdk, com mira-recrutador no topo decidindo qual sub-agente acionar a cada turno.
| # | sub-agente | modelo | responsabilidade |
|---|---|---|---|
| 01 | mira-recrutador | opus 4.7 | orquestrador. recebe requisição humana, decide qual sub-agente acionar, supervisiona, retorna. |
| 02 | mira-jd-extractor | sonnet 4.6 | recebe job description, extrai 5 eixos comportamentais alvo + perfil-vetorizado. |
| 03 | mira-entrevistador | sonnet 4.6 | conduz entrevista conversacional adaptativa em streaming sse, gera próxima pergunta com base no histórico + perfil-alvo + sinal de intuito. |
| 04 | mira-scoring | opus 4.7 | analisa transcript + vetor de intuito → score em 5 eixos com citação obrigatória de trecho. |
| 05 | mira-anti-fraude | haiku 4.5 | roda em paralelo, detecta latência anômala, cópia de prompt online, decoreba, terceirização da resposta. |
| 06 | mira-laudo | opus 4.7 | gera laudo html papel-timbrado lions + pdf, com explainability narrativa. |
| 07 | mira-juridico-br | opus 4.7 + RAG | guardião jurídico. revisa cada decisão contra base vetorial atualizada da CLT, LGPD, NRs, jurisprudência TST. bloqueia ou ajusta se houver risco legal. |
| 08 | mira-monitor ⭐ | opus 4.7 (cron) | PRÓ-ATIVO · roda a cada 1h sem comando · alerta candidato travado >48h · detecta viés do recrutador · recalibra perfil-alvo pós-contratação · monitora atualização de legislação BR. |
| MCP | função no Mira RH |
|---|---|
mcp__bright-data | busca legislação BR (planalto, anpd, tst, mte), monitora INPI, scaneia internet pra detectar pergunta vazada (anti-fraude) |
mcp__claude_ai_Gmail | envio do convite de entrevista pro candidato com link assinado |
mcp__claude_ai_Google_Calendar | agendamento pós-aprovação · sugestão de horário |
mcp__claude_ai_Slack + WhatsApp Cloud API | notificação pró-ativa do recrutador via canal de preferência |
mercadopago (skill Lions) | pix R$ 49 + webhook libera assessment automaticamente |
mcp__claude_ai_Docusign | termo LGPD pro candidato (fase 1) + contrato pré-admissional (fase 2) |
mcp__filesystem | leitura de currículos colados em PDF/DOCX |
postgres-pro (skill) | schema multi-tenant com RLS + pgvector |
gera laudo em html papel-timbrado lions + pdf padronizado
publicação no vps hostinger seguindo playbook lions
endpoints async com pydantic v2 + sqlalchemy 2.x
next.js 15 app router + ssr + streaming sse
multi-tenant rls + pgvector + audit chain
tokens lions navy/gold/teal + shadcn/ui
structured output do llm validado em runtime
gate obrigatório em cada deploy · LGPD + WCAG AA
vitest + playwright + pytest auto-gerados
| camada | tecnologia | TTL | conteúdo |
|---|---|---|---|
| memória de sessão (turno-a-turno) | Redis | 1h | estado da entrevista em curso |
| memória de candidato | PostgreSQL | 90d (LGPD) | transcript completo, scores, vetor de intuito |
| memória de tenant (empresa cliente) | PostgreSQL + pgvector | permanente | histórico contratações, perfis bem-sucedidos, vieses detectados, manifesto cultural |
| memória jurídica BR | pgvector | refresh mensal | CLT, LGPD, NRs (1-37), súmulas TST/STF, resoluções ANPD |
o sub-agente mira-juridico-br roda todo dia 1º do mês às 03:00 sem ninguém pedir. fluxo:
mcp__bright-data pra scrapear: planalto.gov.br (CLT, LGPD), anpd.gov.br (resoluções), tst.jus.br (súmulas + OJs), mte.gov.br (portarias), gov.br/.../normas-regulamentadoras (NRs 1-37)contratação humana mexe com dado sensível (perfil psicológico), discriminação protegida por lei, normas de saúde mental no trabalho (NR-1 atualizada em 2026), prazos celetistas e direitos LGPD do candidato. nenhum concorrente brasileiro hoje tem revisão jurídica embutida no motor de avaliação — o mira tem por design.
três telas representativas do produto: (a) entrevista conversacional do lado do candidato, (b) dashboard do recrutador, (c) laudo explicável com citação direta da entrevista. é mockup estático — código sai depois da sua aprovação.
perceba: as perguntas se encadeiam com base na resposta anterior. o agente nunca pede pra escolher entre A, B, C, D.
perceba: 5 eixos de score (ação · comunicação · planejamento · análise · estabilidade) com mapeamento defensável para big five — gold standard acadêmico.
decisão rápida (mesmo dia) + critério explícito de priorização (longo prazo > meta única) → padrão de ação alta com baixa impulsividade.
escuta ativa explicitada + cadência clara de feedback → padrão alto de comunicação assertiva.
perceba: cada score cita o trecho exato da entrevista. essa é a diferença mais alta de venda contra a caixa preta do profiler.
onze módulos, cada um com responsabilidade clara. multi-tenant desde o dia 1.
| # | módulo | responsabilidade |
|---|---|---|
| 01 | Identity & Tenancy | usuário (recrutador, candidato, admin), workspace (empresa cliente), rls por tenant |
| 02 | Vacancy Intelligence | recebe jd, extrai competências comportamentais, gera perfil-alvo vetorizado + trilha calibrada |
| 03 | Assessment Agent | orquestrador llm que conduz a entrevista em streaming sse; structured output validado |
| 04 | Scoring Engine | escora em 5 eixos (ação, comunicação, planejamento, análise, estabilidade); checks de consistência |
| 05 | Anti-fraud & Validity | detecção de decoreba, latência anômala, cópia de prompt online, inconsistência longitudinal |
| 06 | Report Generator | laudo html papel-timbrado + pdf, com explainability (citação obrigatória de trecho) |
| 07 | Culture Fit Calibrator | (fase 1.5) cliente sobe manifesto cultural; vetorizamos e comparamos com candidato |
| 08 | Integrations Layer | webhooks, api pública rest + openapi, zapier, módulo gupy/kenoby (fase 2) |
| 09 | Billing & Entitlement | pix avulso, créditos pré-pagos, saas recorrente, white-label revshare |
| 10 | Audit & LGPD | log imutável (write-once), dpia automatizado, exportação titular, expurgo ttl |
| 11 | Admin & Analytics | dashboard interno para cs e fundadores |
escopo cirúrgico, mais curto do que o instinto sugere. critério: um recrutador consegue contratar a partir do mira em uma semana, sem ajuda humana.
via pix, de 5 clientes pioneiros diferentes.
se < 30, recalibrar perguntas e ux.
candidato detesta teste — >30 já é vitória.
margem >95% no preço r$ 49.
<8 indica raso; >15 desistência alta.
nenhuma exposição de dado sensível.
todos rodando juntos a partir do mês 3. um ataca o varejo, outro o recorrente, o terceiro a escala.
| marco | mrr esperado | composição |
|---|---|---|
| mês 3 | r$ 5-15k | 50-100 assessments pix + 5 contas starter |
| mês 6 | r$ 30-60k | mix dos três trilhos |
| mês 12 | r$ 150-300k | se a oferta engatar (cenário-base, não otimista) |
unit economics: custo de llm + infra por assessment em r$ 0,80-1,20,
preço médio efetivo r$ 30-40 após mix. margem bruta >92%.
ltv/cac alvo: ≥ 4 no varejo, ≥ 6 no white-label.
dois conjuntos: técnicos e comerciais. cada um com a mitigação que entra no backlog desde o mês 1.
| risco | impacto | mitigação |
|---|---|---|
| custo de llm explode com escala | margem cai | gpt-4o-mini na entrevista, gpt-4o só no laudo, prompt caching, limite duro de turnos |
| alucinação no laudo | perda de confiança | structured output pydantic, citação obrigatória de trecho, validador de auto-consistência |
| fraude do candidato (cola, decoreba) | laudo inválido | variação de itens via llm, latência anômala, busca no google antes de gerar pergunta |
| lgpd / dados sensíveis | multa anpd | dpia documentado, ttl curto, criptografia em repouso, dpo nomeado |
| viés algorítmico (gênero, raça, idade) | fatal de imagem | nunca usar inputs proibidos; auditoria disparate impact mensal; relatório anual de fairness |
| indisponibilidade do openai | downtime | failover para anthropic claude atrás de feature flag |
| scraping/reverse-engineer do produto | perda de defensabilidade | rate-limit por cpf, watermark estatístico, rotação de banco de perguntas |
| risco | impacto | mitigação |
|---|---|---|
| defesa científica da metodologia | não atravessa mid-market | parceria com pesquisador phd psicometria; paper de validação até mês 9; mapeamento p/ big five |
| conservadorismo do rh corporativo | ciclo de venda longo | começar por consultores boutique e pme; só atacar mid-market a partir do mês 12 |
| solides reage cortando preço | compressão de margem | velocidade de release; defensabilidade no white-label; api aberta como lock-in técnico |
| scope creep ("ats + clima + ponto") | diluição de foco | posicionamento "camada behavioral que pluga no seu ats", nunca suíte |
| dependência do solo founder | risco de continuidade | documentação obsessiva (claude.md, runbooks), automação operacional, terceirizar cs em r$ 30k mrr |
| nome "Agente Mira RH" comprido em copy curto | perde fluência em CTA / botão | uso por contexto: Agente Mira RH em institucional, Mira em conversa, Agentics como codinome técnico interno · registrar inpi classe 42 antes do go-live · reservar mira.ia.br + mira.app + mira.rh.br |
três observações duras antes da execução: (1) registrar "Agente Mira RH" + "Mira" no INPI classe 42 ANTES de qualquer divulgação pública — a janela competitiva é estreita e nome aberto é convite a usurpação; (2) contratar consultoria pontual de psicometria já no mês 1 — sem defesa científica do conceito de "intuito" não atravessa mid-market nem audita ANPD; (3) agente pró-ativo com cron de legislação BR exige monitoramento 24/7 da pipeline em produção — sem observabilidade séria (sentry + posthog + otel), o agente vira buraco negro caro e silencioso.
cada trimestre tem uma única tese central. se a tese da fase falhar, recalibra antes de avançar.
este documento entrega análise + arquitetura + plano. nada de código ainda. depois do seu ok (ou ajustes em nome, escopo do mvp, ou trilhos de monetização), entrego:
espero o sinal verde do Rodrigo — com ajustes ou aprovação direta. é o ponto onde o estudo vira projeto.