- 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
- impede que uma compra explicita durante revisao aberta seja enfileirada cedo demais com prompt pendente do fluxo atual
- deixa a mudanca seguir para a confirmacao normal de context switch via pending_switch
- adiciona teste para garantir que a policy nao devolve resposta antecipada nem fila automatica nesse cenario
- 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
- 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
- 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
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.
Vitor Hugo Belorio Simão