- saneia argumentos da tool no registry e converte erros de assinatura em falhas controladas
- normaliza argumentos de listagem de agendamentos e rebaixa call_tool incompleto de revisao mesmo com domain inconsistente
- limpa confirmacoes pendentes de revisao quando o usuario inicia um novo agendamento
- adiciona cobertura para listagem de revisoes com kwargs extras e para retomada segura do agendamento
- prioriza o fluxo de agendamento e reuso do ultimo veiculo sobre respostas livres e remarcacao sem protocolo
- normaliza aliases de tools e argumentos de revisao e rebaixa call_tool incompleto para coleta incremental
- impede listagem de pedidos em mensagens de agendamentos e reforca respostas deterministicas de revisao
- extrai data/hora valida de frases longas e descarta ruido invalido em data_hora
- adiciona logs de progresso e amplia a cobertura de testes conversacionais e do contrato estruturado
- adicionar save_user_context ao contrato do repositorio de estado para diferenciar leitura de persistencia explicita
- salvar o user_context apos mutacoes em memoria generica, fila, selecao pendente, troca de dominio e contexto de estoque
- alinhar o backend Redis ao comportamento do store local, evitando perder orcamento, cpf e selecoes entre turnos
- cobrir a persistencia do contexto com os harnesses de teste usados nos fluxos de venda e policy
- extrair CPF diretamente da mensagem quando o llm falhar em preencher o draft de pedido
- extrair orcamento de formatos tecnicos como '70 mil', 'R$ 45000' e 'ate 50 mil' sem depender da decisao semantica do modelo
- relistar estoque em mensagens de continuidade quando o draft ja estiver aberto e o contexto de compra estiver suficiente
- cobrir com testes os cenarios de follow-up no Telegram em que o llm nao devolve cpf ou orcamento
- evitar que respostas answer_user ou ask_missing_fields do modelo interrompam compras ja caracterizadas
- manter o order_flow como caminho deterministico quando cpf, orcamento ou perfil ja permitem avancar
- preservar a arquitetura com o modelo decidindo o turno e o backend apenas coordenando a continuidade
- cobrir com teste de regressao o caso reproduzido no servidor para compra com orcamento e cpf
- aceitar aliases de intent retornados pelo Vertex como place_order e create_order
- converter aliases de campos faltantes como modelo_carro para vehicle_id no fluxo de compra
- redirecionar decisoes de compra quase-validas para collect_order_create em vez de cair no fallback
- cobrir com testes os formatos divergentes retornados localmente e no servidor
- adicionar uma extracao estruturada focada em orcamento e perfil de veiculo para fluxos de vendas
- acionar esse enriquecimento apenas quando o turno ja for de compra e os campos vierem vazios
- manter o backend alinhado ao contrato do modelo sem reintroduzir heuristicas locais
- cobrir o enriquecimento com teste de contrato para o fluxo de decisao
- remover o fallback semantico local de orcamento e perfil do fluxo de vendas
- enriquecer o turno sempre com uma extracao dedicada de entidades apos a decisao estruturada
- endurecer os prompts para obrigar o modelo a preencher orcamento_max e perfil_veiculo em pedidos de compra
- manter o fluxo alinhado ao contrato do modelo sem reintroduzir regex conversacional
- adicionar fallback tecnico para capturar orcamento diretamente da mensagem de compra
- inferir perfil de veiculo no fluxo de vendas quando a memoria generica vier incompleta
- garantir a listagem automatica de estoque mesmo quando o modelo nao preencher orcamento_max
- cobrir o cenario com teste focado de pedido sem hints estruturados do llm
- invalidar resultados antigos quando orcamento ou perfil de veiculo mudarem durante a compra
- relistar o estoque automaticamente ao iniciar um novo pedido com contexto atualizado
- preservar drafts de pedido em erros recuperaveis e limpar apenas o campo invalido
- remover IDs da vitrine de estoque e orientar a escolha pelo numero da opcao exibida
- normalizar HTTPException em um contrato estruturado com code, message, retryable e field
- preservar drafts de revisao em erros recuperaveis sem perder o restante do contexto
- delegar a resposta final de tools ao modelo com formatter deterministico apenas como fallback
- registrar request_id, conversation_id e tempos de llm/tool para rastrear cada turno
Passa a aproveitar orcamento e perfil guardados na conversa para sugerir estoque quando a compra ainda nao tem veiculo definido, preservando a selecao na memoria e guiando o usuario ate o fechamento do pedido.
Tambem impede que veiculos reservados continuem aparecendo como disponiveis, devolve o status do veiculo na resposta deterministica do pedido e amplia os testes de regressao dos fluxos de compra e cancelamento.
Introduz o contrato TurnDecision e a extracao estruturada por turno no planner para que intent, domain, action, selecao e resposta venham do modelo, com validacao Pydantic e fallback previsivel quando o JSON vier invalido.
Tambem extrai a normalizacao tecnica para um modulo dedicado e passa a usar regex apenas para formalizar CPF, placa, protocolos, datas e outros formatos estruturados, reduzindo heuristicas semanticas dentro do normalizador, da policy e dos fluxos de revisao.
Passa a criar pedidos de compra a partir de um veiculo concreto do estoque selecionado na conversa, reaproveitando a ultima consulta e exibindo o modelo escolhido na resposta final.
Tambem endurece a orquestracao contra vazamento de contexto entre compra, cancelamento e revisao, preserva o estado necessario no fluxo e adiciona testes de regressao para os cenarios validados no Telegram.
Vitor Hugo Belorio Simão