Leia o mercado, não os anúncios.

O Real Estate Intelligence transforma anúncios públicos de imóveis em um mercado que se lê lugar a lugar: preço pedido por metro quadrado, histórico, comparáveis e tempo de anúncio, cada um com a sua fonte e a sua data.

Abrir a demo Desça até uma quadra

Cada bloco é uma quadra. A altura é a mediana do preço pedido por m².Dados sintéticos

É a zona que está mexendo, ou só este anúncio?

Corretores e analistas leem um lugar como uma série, não como um feed. Todo agregado diz sobre quantos anúncios se apoia, quais fontes os reportaram e quando foi calculado.

Mediana do preço pedido por m² por zona, bairro e quadra
Variação ao longo do tempo, com a amostra por trás de cada ponto
Tempo de anúncio, remoções e retornos ao mercado

Mediana do preço pedido: PedidoR$ 10.920/m²
90 dias: +3,1%

1.284 anúncios · 3 fontes · 9 out. 2026, 06:00Dados sintéticos

Este apartamento está no preço dos vizinhos?

Compradores e investidores veem um imóvel contra os comparáveis ao redor, escolhidos por critérios declarados que dá para ler e alterar. Preço pedido nunca é apresentado como preço de venda.

Comparáveis com o motivo de cada escolha
Histórico de preço do anúncio, corte a corte
Alertas quando um lugar ou imóvel acompanhado muda

68 m² · 2 quartos: PedidoR$ 785.000
Contra a mediana do bairro: 7,5% abaixo
Tempo de anúncio: 64 dias

Mediana R$ 12.480/m² · 212 imóveis · 9 out. 2026, 06:00Dados sintéticos

Três anúncios. Um imóvel. E o porquê.

Para quem avalia a engenharia: imóvel e anúncio são entidades separadas, o histórico é de primeira classe e a resolução de entidades se explica. Toda fusão carrega a sua evidência e pode ser revisada.

Regras determinísticas de preço, comparáveis e geoespacial no backend
Snapshots brutos e proveniência guardados para reprocessar e auditar
Traces em requisições HTTP, jobs, coletores e chamadas de modelo

Fonte A · visto em 6 ago.: PedidoR$ 785.000
Fonte B · visto em 11 ago.: PedidoR$ 790.000
Fonte C · voltou ao mercado em 2 out.: PedidoR$ 785.000
Resolvidos como um imóvel: match 0,91

Mesma faixa de numeração · 68 m² · 7º andarDados sintéticos

O que rodou, o que mudou e o que falhou?

Quem opera os dados vê a coleta como trabalho contado. As execuções são idempotentes e têm checkpoint, a concorrência é um número visível de vagas e nada é buscado fora dos termos da fonte.

Limites de taxa, novas tentativas com backoff e desligamento gracioso
Reprocessamento a partir dos snapshots brutos, isolado das ações de rotina
Fila de revisão para as fusões que as regras não resolveram

Última execução: 9 out. 2026, 06:00
Snapshots lidos: 1.284
Alterados: 212
Com falha: 0

Robots, limites de taxa e licenciamento respeitados por fonteDados sintéticos

Pergunte em linguagem natural. Receba uma execução auditável.

Uma pergunta não abre um chat. Ela vira um pedido tipado que você confirma, um cálculo feito pelo backend e uma explicação marcada como escrita por um modelo.

Pergunta
Qual é o preço por metro quadrado de apartamentos de dois quartos em Pinheiros?
Aguardando você
Interpretada como um pedido de preço por m². A confiança ficou abaixo do limiar de 0,85, então a execução pausou para confirmação.
- Lugar · Pinheiros
- Tipo · apartamento
- Quartos · 2
Concluída
R$ 12.480/m² de mediana do preço pedido
Calculado pelo backend · 212 imóveis · 9 out. 2026, 06:00
Explicação
Os preços pedidos em Pinheiros ficam acima da mediana da Zona Oeste, e a maior parte da amostra foi anunciada nos últimos 90 dias.
Escrita por um modelo sobre o número acima. O modelo não produziu o número.
Dados sintéticos

Quatro regras que o produto não dobra.

Pedido não é venda.: Um anúncio traz um preço pedido. O preço de venda só aparece quando uma fonte reporta a transação, e os dois nunca entram na mesma média.
O modelo explica. Nunca calcula.: Medianas, comparáveis e filtros geoespaciais são regras determinísticas do backend. Um modelo pode rotear uma pergunta ou explicar um resultado.
A quadra, nunca a unidade.: Um imóvel é localizado até a quadra e a faixa de numeração. Nenhuma tela marca uma porta.
A fonte dita os termos.: Os coletores seguem robots, limites de taxa e licenciamento. Em desenvolvimento, o produto roda sobre dados sintéticos.

Comece por um lugar.

Escolha uma zona, um bairro ou uma quadra e leia o que os anúncios somam.

Abrir a demo

Em que pé o projeto está

Construído: ingestão sintética própria, imóveis e anúncios iniciais persistidos, números de mercado preparados e um tracer isolado de preço estruturado.

Não habilitados: fontes reais, matching de produção, histórico completo e comparáveis. Os números são sintéticos; a jornada em linguagem natural ilustra a experiência planejada.

O produto

Real Estate Intelligence explora lugares, imóveis, anúncios e evidências de preços pedidos. A fundação atual de contratos sintéticos inclui ingestão sintética própria, registros iniciais persistidos de Property e Listing, números de mercado preparados e um tracer isolado de preço estruturado.

Node.js
NestJS
React
TypeScript
PostgreSQL
RabbitMQ
LangGraph
OpenTelemetry

Abrir demoCódigo público não configurado.

O fluxo principal

Comece por um lugar
Explore a hierarquia sintética de lugares, números preparados, comparação com o lugar pai e série de doze meses. Busca e contagens continuam sendo fixtures identificadas.
Inspecione o imóvel e seu anúncio
Eventos sintéticos próprios verificados persistem agregados iniciais de um anúncio. Property e Listing são distintos; preços pedidos nunca viram preços de transações.
Rastreie um pedido estruturado de preço
Execuções duráveis da API e entrega pelo worker chamam um LangGraph isolado por ferramenta de mercado HTTP restrita. Exemplos preparados de sete estados são somente leitura e identificados separadamente.

Arquitetura

Fonte sintética própria → worker de coleta → PostgreSQL → Property / Listing

React ↔ API NestJS → application → domain · infrastructure implementa portas

Execução Ask durável → worker → LangGraph isolado → ferramenta HTTP Market → API

Real Estate Intelligence

Quatro aplicações, dependências para dentro

Web React, API NestJS, worker e aplicação de IA isolada usam pacotes domain/application/contracts/infrastructure. Cada contexto de negócio possui seu schema PostgreSQL.

O backend é dono do número

Cálculos determinísticos ficam no backend. A aplicação de IA não recebe credenciais de banco nem depende da infraestrutura; ferramentas HTTP tipadas expõem capacidades permitidas. Outbox/inbox governam eventos pelo RabbitMQ.

Disponibilidade e limites

Todos os números desta apresentação são ilustrações sintéticas fixas, não medições do mercado em produção. Processamento de fontes reais, matching de produção, histórico completo e comparáveis não estão habilitados. O tracer não implementa extração de linguagem natural, chamadas a provedores, confirmação, checkpoints completos ou quota de visitantes.