DockPlus Atendimento RealEstate — Fork Verticalizado para US Real Estate
Fork especializado do DockPlus Atendimento adaptado para o mercado imobiliário americano. Mantém toda a base multi-agente LangGraph + multi-canal (WhatsApp/Telegram/Email), mas adiciona uma tool nativa `property_search` para busca de imóveis, suporte a preferências de leads (preço, bairro, quartos, amenidades), envio nativo de imagens de propriedades no WhatsApp, handoff contextualizado para corretores humanos e fluxo de feedback pós-visita. Stack backend praticamente idêntica ao projeto-pai (FastAPI + LangGraph + pgvector + Redis + Whisper/ElevenLabs + Composio), com front-end em Next.js 14 + JWT cookie. Foi a primeira prova de conceito de que a plataforma base é verticalizável para nichos.
## 🔧 Tech Stack
## 📈 Workflow
Inbound (texto, audio WhatsApp, email)
audio_node (Whisper) para voz; texto entra direto no orchestrator; email via IMAP poll
Orchestrator LangGraph
Classifica intenção (general_qa | scheduling | handoff | feedback) e seleciona nó especializado; cada nó passa por trace_wrap() que gera evento em agent_trace_events + SSE
property_search tool
Tool que busca imóveis conforme preferências do lead (preço, bairro, quartos, amenidades); resultado entregue como imagem nativa no WhatsApp
scheduling_node (Composio Calendar)
Tool Composio cria evento no Google Calendar do corretor com contexto completo do lead
general_node (RAG)
Responde dúvidas sobre a região, processo de compra, documentação — RAG sobre knowledge base do corretor
handoff_node + feedback_node
handoff empacota contexto completo da conversa para o corretor; feedback coleta avaliação pós-visita
voice_node (ElevenLabs / fal.ai)
Sintetiza a resposta final em audio para WhatsApp/Telegram (escolha entre ElevenLabs e fal.ai)
Langfuse (traces, custo, latência)
100% das chamadas LLM e tool calls rastreadas — base para o cliente cobrar do corretor por uso
## ✨ Features
- •Fork 1:1 do DockPlus Atendimento, verticalizado para o mercado imobiliário americano
- •Tool nativa `property_search` que entrega imagens de imóveis no WhatsApp com base em preferências do lead
- •Suporte a preferências de leads persistidas (preço, bairro, quartos, amenidades)
- •Multilíngue (EN/PT) com troca dinâmica de idioma por conversa
- •Handoff para corretor humano com contexto completo da conversa e imóveis mostrados
- •Fluxo de feedback pós-visita automatizado
- •Whisper (STT) + ElevenLabs/fal.ai (TTS) para voz bidirecional
- •Agendamento de visitas via Composio (Google Calendar)
- •Pipeline assíncrono com dois pools Postgres: asyncpg (API/workers) + psycopg3 (LangGraph checkpointer)
- •APScheduler com 6 jobs recorrentes: check_pending_reminders, check_handoff_timeouts, run_follow_up, send_weekly_report, extract_pending_conversations, extract_stale_conversations
- •Logs estruturados com structlog (`logger.info('module.event_name', key=value)`)
- •Guardrails `_sanitize_input` + `_validate_output` em todos os webhooks (anti prompt-injection + bloqueio de leak)
- •Memória cross-session por contato via `follow_up_context`
## 🎯 Results
- ✓Primeira prova de que a plataforma DockPlus Atendimento é verticalizável para nichos (US real estate)
- ✓Tool `property_search` entrega imagens de imóveis diretamente no WhatsApp — fluxo de atendimento real
- ✓Handoff contextualizado reduz o tempo de re-contextualização do corretor humano
- ✓Pipeline de voz bidirecional (Whisper + ElevenLabs) integrado ao WhatsApp
- ✓Multilíngue (EN/PT) com troca dinâmica — abre o produto pra corretores dos EUA
## 🧩 Use Case
Corretores de imóveis americanos que perdem leads fora do horário comercial. O agente absorve dúvidas sobre o processo de compra, busca imóveis conforme preferências, envia imagens direto no WhatsApp e agenda visitas no Google Calendar do corretor. Quando a conversa exige negociação ou negociação local, faz handoff com contexto completo. É a demonstração prática de que o DockPlus Atendimento pode ser forkado para qualquer vertical com tool nova e prompt de persona.
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