- consome follow-ups curtos de revisao aberta antes do LLM para preservar data, horario e rascunhos ativos entre mensagens
- melhora a extracao de modelo a partir de resumos curtos e aceita respostas isoladas como Onix quando esse eh o ultimo campo faltante
- faz a remarcacao aceitar amanha 11h ou amanha seguido de 11h sem cair em um novo agendamento de revisao
- prioriza review_reschedule, review_cancel e review_list sobre respostas livres do modelo e amplia a cobertura de regressao da orquestracao
- torna o normalizador de decisoes mais tolerante a saidas quase validas do modelo, aceitando pseudo-JSON, aliases de topo e degradando call_tool ou ask_missing_fields incompletos para coleta estruturada\n- normaliza aliases de tools de revisao, reaproveita argumentos de drafts abertos antes de executar tool direta e aceita today/tomorrow no parsing tecnico de data relativa\n- prioriza confirmacoes pendentes de troca de contexto antes dos follow-ups de venda para evitar que respostas como sim reabram listas de estoque por engano\n- melhora o fluxo de revisao para manter drafts diante de respostas temporais como 14h ou 16h e para pedir apenas horario e campos realmente faltantes quando a data ja foi capturada\n- amplia a cobertura de regressao para confirmacao de context switch, normalizacao de tool calls legadas, continuidade de revisao incremental e confirmacao de horarios sugeridos
- adiciona helper central de tempo UTC e passa a reutiliza-lo nas rotinas de expiracao, persistencia temporaria e geracao de identificadores operacionais\n- amplia o build_context_summary com fluxo ativo, memoria generica formatada, ultima tool executada, troca de contexto pendente, fila, selecao de estoque e rascunhos de revisao e pedido\n- reaproveita snapshots de fluxo quando uma chave temporaria do bucket nao estiver mais disponivel, mantendo mais contexto util para o modelo\n- padroniza a expiracao do estado em memoria, no Redis e nos fluxos de pedido para reduzir inconsistencias entre turnos e reinicios\n- adiciona testes dedicados para garantir a qualidade do resumo enviado ao modelo em cenarios de revisao, compra e fallback por snapshot
- adiciona snapshots de fluxo, collected_slots e last_tool_result ao estado conversacional, incluindo persistencia no backend em memoria e no Redis\n- endurece o reaproveitamento de revisao, o reset imediato de contexto e a retomada incremental sem perder drafts apos respostas fracas do modelo\n- prioriza follow-ups operacionais de vendas antes do LLM para selecao de estoque, CPF, nova busca e continuidade de pedido/cancelamento\n- normaliza aliases de tools de compra, persiste selecoes pendentes de estoque e preserva sugestoes com budget_relaxed entre turnos\n- melhora a policy de troca de contexto para confirmacoes ambiguas, novos pedidos operacionais e onboarding orientado apos mudanca de dominio\n- amplia a cobertura de regressao para revisao, compra, cancelamento, reset global e execucao estruturada do orquestrador
- exige confirmacao explicita quando a busca de estoque retorna apenas 1 veiculo antes de avancar no pedido
- preserva confirmacao pendente da unica opcao e evita criacao implicita ao receber CPF ou texto livre
- captura data relativa parcial em drafts de revisao reaproveitados e passa a pedir apenas o horario faltante
- adiciona testes para opcao unica em pedidos e para reaproveitamento com data relativa seguida de horario
- reconhece respostas como 'hoje' e 'amanha' no reuso do ultimo veiculo mesmo sem horario
- preserva a data-base relativa e permite completar o agendamento em uma segunda mensagem so com o horario
- adiciona teste para reaproveitamento com data relativa seguida de horario
- preserva data sem horario no reuso do ultimo veiculo e pede apenas o horario faltante
- impede que a resposta 'nao' na confirmacao de reuso cancele o fluxo global de revisao
- abre um novo draft de agendamento quando o usuario recusa reutilizar os dados do ultimo veiculo
- adiciona testes para data parcial no reuso e para resposta negativa sem contaminar o fluxo
- 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
- 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.
Impede que consultas de estoque caiam no fluxo de compra, evita reaproveitamento implícito de CPF para criar pedidos e mantém drafts quando a execução da tool falha.
Também preserva corretamente o estado de revisão, limpando o draft apenas quando a operação conclui com sucesso ou quando a confirmação pendente passa a ser o estado principal.
- adiciona tools de orquestracao para limpar contexto, descartar fila, cancelar fluxo e continuar pedidos pendentes
- prioriza a decisao do LLM para comandos globais antes dos slot fillings ativos
- melhora selecao entre pedidos concorrentes e resposta deterministica das tools de orquestracao
- estrutura conflitos de horario de revisao para facilitar confirmacao posterior
- reaproveita CPF da memoria/perfil do usuario no fluxo de compra
- cria servico mock para hidratar customer e vincular users.cpf ao informar um CPF valido
Redistribui os arquivos de app/services em modulos mais claros, separando orchestration, flows, ai, tools e user sem alterar a logica de negocio ou o comportamento funcional do sistema.
Ajusta os imports afetados em rotas, startup da aplicacao e integracao com Telegram para refletir a nova organizacao interna e manter o fluxo atual intacto.
Objetivos da limpeza:
- reduzir a sensacao de pasta deposito em app/services
- tornar o papel de cada modulo mais explicito
- melhorar manutencao e navegacao do projeto
- preparar o codigo para crescimento futuro com menor acoplamento estrutural
