- 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
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.
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
Vitor Hugo Belorio Simão