Agente Planeador de Renovação de Casa AI

🎓 Tutorial Passo-a-Passo GRÁTIS

👉 Clica aqui para seguir o nosso tutorial completo passo-a-passo e aprende a construir isto do zero com explicações detalhadas de código e melhores práticas.

Um sistema multi-agente construído com Google ADK que analisa fotos do teu espaço, cria planos de renovação personalizados e gera renderizações fotorrealistas utilizando as capacidades multimodais do Gemini 3 Flash e Gemini 3 Pro.

Funcionalidades

• 🔍 Análise de Imagem Inteligente: Carrega fotos de divisões e imagens de inspiração - o agente deteta e analisa automaticamente
• 🎨 Renderização Fotorrealista: Gera imagens de qualidade profissional do teu espaço renovado utilizando o Gemini 3 Pro
• 💰 Planeamento Consciente do Orçamento: Adapta recomendações às tuas limitações orçamentais
• 📊 Roteiro Completo: Fornece cronograma, detalhamento do orçamento, lista de empreiteiros e lista de ações
• 🤖 Orquestração Multi-Agente: Demonstra padrões de Coordenador/Despachante + Pipeline Sequencial
• ✏️ Refinamento Iterativo: Edita renderizações geradas com base no feedback

Como Funciona

O sistema utiliza um padrão de Coordenador/Despachante com três agentes especializados:

1. Avaliador Visual 📸

• Analisa fotos de divisões carregadas (disposição, condição, dimensões)
• Extrai estilo de imagens de inspiração
• Estima custos e identifica oportunidades de melhoria

2. Planeador de Design 🎨

• Cria planos de design adequados ao orçamento
• Especifica materiais, cores e acessórios exatos
• Prioriza mudanças de alto impacto

3. Coordenador de Projeto 🏗️

• Gera um roteiro de renovação abrangente
• Cria renderização fotorrealista do espaço renovado
• Fornece detalhamento do orçamento, cronograma e passos de ação

Início Rápido

1. Clona o repositório

   git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git
   cd awesome-llm-apps/advanced_ai_agents/multi_agent_apps/ai_home_renovation_agent

Instalação de Dependências

Para instalar as dependências necessárias, executa o seguinte comando:

npm install

3. Configuração do Ambiente

Antes de iniciares a aplicação, deves configurar as variáveis de ambiente. Cria um ficheiro .env na raiz do projeto e adiciona as seguintes variáveis:

DATABASE_URL=your_database_url

API_KEY=your_api_key

4. **Executar a Aplicação**

Para iniciar a aplicação, utiliza o comando:

```bash
npm start

5. Testes

Para executar os testes, utiliza o seguinte comando:

npm test

6. Construir a Aplicação

Para construir a aplicação para produção, executa:

npm run build

7. Contribuição

Se desejas contribuir para este projeto, por favor, segue os seguintes passos:

1. Faz um fork do repositório.
2. Cria uma nova branch (git checkout -b feature/nome-da-sua-feature).
3. Faz as tuas alterações e commit (git commit -m 'Adiciona uma nova feature').
4. Faz push para a branch (git push origin feature/nome-da-sua-feature).
5. Abre um Pull Request.

8. Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT. Consulta o ficheiro LICENSE para mais informações.

   pip install -r requirements.txt

3. Configura a tua chave de API

   export GOOGLE_API_KEY="your_gemini_api_key"

Configuração do Ambiente

Para configurar o ambiente, podes criar um ficheiro .env:

touch .env

Depois, adiciona as variáveis de ambiente necessárias ao ficheiro .env:

VARIAVEL_1=valor1

VARIAVEL_2=valor2

# Instalação

Para instalar as dependências, executa o seguinte comando:

```bash
npm install

Execução

Para executar a aplicação, utiliza o comando:

npm start

Testes

Para executar os testes, usa:

npm test

Contribuição

Se quiseres contribuir, segue os passos abaixo:

1. Faz um fork do repositório.
2. Cria uma nova branch para a tua funcionalidade ou correção de bug.
3. Faz as tuas alterações e commit.
4. Envia um pull request.

Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT. Consulta o ficheiro LICENSE para mais informações.

GOOGLE_API_KEY=your_gemini_api_key

4. **Lançar ADK Web** 


```bash
cd multi_agent_apps
adk web

5. Abre o navegador e seleciona "ai_home_renovation_agent"

Exemplos de Utilização

Cenário 1: Quarto Atual + Orçamento

[Upload photo of your kitchen]
"What can I improve here with a $5k budget?"

Cenário 2: Quarto + Inspiração

[Upload photo 1: your kitchen]
[Upload photo 2: Pinterest inspiration]
"Transform my kitchen to look like this. What's the cost?"

Cenário 3: Apenas Texto

"Renovate my 10x12 kitchen with oak cabinets and laminate counters. 
Want modern farmhouse style with white shaker cabinets. Budget: $30k"

O agente cria um plano de design e gera uma renderização a partir da descrição

Cenário 4: Refinamento Iterativo

[After initial rendering]
"Make the cabinets cream instead of white"
"Add pendant lights over the island"
"Change flooring to lighter oak"

→ O agente refina a renderização com o teu feedback

Exemplos de Prompts

• "Quero renovar a minha pequena cozinha em corredor. Tem 8x12 pés, com armários de carvalho dos anos 90. Adoro o estilo de quinta moderna. Orçamento: $25k"
• "A minha casa de banho principal é pequena (5x8) com uma banheira apertada. Quero um retiro semelhante a um spa com chuveiro walk-in. Orçamento: $15k"
• "Transforma o meu quarto aborrecido num retiro acolhedor. Estou a pensar numa parede de destaque, novo pavimento. Orçamento: $12k"

Ferramentas e Capacidades

• google_search: Encontra custos de renovação, materiais e tendências
• estimate_renovation_cost: Calcula custos por tipo de divisão e âmbito
• calculate_timeline: Estima a duração do projeto
• generate_renovation_rendering: Cria renderizações fotorrealistas
• edit_renovation_rendering: Refina renderizações com base no feedback
• Versioned artifacts: Rastreio automático de versões para todas as renderizações

Padrão Multi-Agente

Demonstra Coordenador/Despachante + Pipeline Sequencial:

Coordinator (Root Agent)
    ├── Info Agent (quick Q&A)
    └── Planning Pipeline (Sequential)
          ├── Visual Assessor (image analysis)
          ├── Design Planner (specifications)
          └── Project Coordinator (rendering + roadmap)

Porquê este padrão?

• Eficiente: Apenas executa fluxos de trabalho que são necessários
• Modular: Cada agente tem responsabilidades claras
• Escalável: Fácil de adicionar novas funcionalidades
• Pronto para produção: Padrão de sistema agente realista