Questa è una versione PDF del contenuto. Per la versione completa e aggiornata, visita:
Verrai reindirizzato automaticamente...
Suntem în 2026. Era chatbot-urilor izolați care răspund la întrebări frecvente este deja preistorie tehnologică. Astăzi, frontiera inovației în PropTech este definită de Sisteme Multi-Agent (MAS). Nu mai vorbim despre un singur model lingvistic care încearcă să facă totul, ci despre o orchestră de agenți AI imobiliari specializați, capabili să colaboreze autonom pentru a încheia tranzacții complexe. În acest ghid tehnic, vom explora ingineria prompturilor necesară pentru a construi aceste arhitecturi, transformând teoria sistemelor distribuite într-un avantaj competitiv real.
De ce are nevoie sectorul imobiliar de sisteme multi-agent? Răspunsul rezidă în complexitatea intrinsecă a tranzacției. Vânzarea-cumpărarea unui imobil nu este o sarcină liniară; este un proces ramificat care implică competențe juridice, tehnice, comerciale și financiare. Un singur LLM (Large Language Model), oricât de avansat (precum GPT-5 sau Claude 4.5), suferă de „diluarea contextului” atunci când este forțat să gestioneze toate aceste aspecte simultan.
Soluția este arhitectura cu agenți specializați. În loc de un generalist, creăm:
Înainte de a intra în detaliile ingineriei prompturilor, este fundamental să stabilim stiva tehnologică. În 2026, framework-uri precum LangChain (LangGraph), Microsoft AutoGen și CrewAI sunt standardele industriale pentru gestionarea fluxului de lucru între agenți.
Arhitectura tipică prevede o buclă de feedback unde rezultatul (output-ul) unui agent devine intrarea (input-ul) următorului, validat de reguli stricte definite în prompturile de sistem.
Inima unui sistem multi-agent eficient nu este codul Python care îl susține, ci System Prompt-ul care definește identitatea și limitele fiecărui agent. Fără limite clare, agenții tind să se suprapună sau să halucineze competențe pe care nu le posedă.
Acest agent nu trebuie să încerce niciodată să vândă. Singurul său obiectiv este acuratețea datelor. Iată un exemplu de structură a promptului:
ROLE: Senior Real Estate Appraiser
MISSION: Analizează datele imobilului furnizate și încrucișează-le cu baza de date OMI și comparabilele din zonă.
CONSTRAINTS:
- Nu oferi niciodată opinii subiective despre estetică.
- Utilizează doar date numerice verificabile.
- Dacă lipsesc date critice (ex. planul cadastral), solicită-le Agentului Orchestrator. NU inventa valori.
OUTPUT FORMAT: JSON riguros cu cheile: {stima_min, stima_max, confidence_score, comparabili_usati}.
Aici, temperatura modelului trebuie setată la 0. Creativitatea este inamicul conformității.
ROLE: Real Estate Attorney AI MISSION: Analizează documentația (Extrase, Acte de proveniență) pentru a identifica riscuri blocante. INPUT: Text extras prin OCR din documentele PDF încărcate. PROTOCOL: - Verifică continuitatea transcrierilor. - Caută discrepanțe între starea de fapt și plan (bazându-te pe descrierile textuale). - Semnalează ipoteci sau servituți pasive. TONE: Formal, Juridic, Alarmist (mai bine un fals pozitiv decât un risc ignorat).
Cea mai mare provocare în implementarea de agenți AI imobiliari este comunicarea inter-agenți. Dacă Agentul Comercial întreabă „Cum este casa?”, Agentul Evaluator nu poate răspunde cu un poem. Trebuie să facă schimb de date structurate.
Utilizăm paradigma ReAct pentru a ghida raționamentul agenților. În ingineria avansată a prompturilor, instruim agentul să „gândească” înainte de a acționa.
Exemplu de Prompt de Orchestrare (Manager):
„Ești Managerul agenției. Ai primit o cerere pentru un imobil în Via Roma 10. 1. Întreabă Agentul Evaluator prețul pe mp. 2. AȘTEAPTĂ răspunsul. 3. DACĂ prețul este > 5000€/mp, activează Agentul ‘Luxury Specialist’. 4. ALTFEL, activează Agentul ‘Standard Sales’. Nu comunica cu clientul final până nu ai primit OK-ul de la Agentul Juridic.”
Să ne imaginăm un scenariu operațional complet implementat pe o platformă imobiliară modernă.
Un lead intră prin portal. Agentul Hunter (configurat cu un prompt empatic, dar inchizitor) începe chat-ul. Obiectivul său nu este să fixeze întâlnirea imediat, ci să completeze sloturile unui obiect JSON: Buget, Termene, Necesitate Credit. Dacă lead-ul scrie „Aș vrea să cheltui puțin”, Agentul Hunter, datorită promptului semantic, întreabă: „Prin ‘puțin’ te referi la sub 200k sau sub 150k în această zonă?”.
Odată calificat bugetul, intră în joc Agentul Broker (invizibil pentru client). Acest agent interoghează API-urile bancare (Open Banking) sau bazele de date cu rate actualizate la 29/01/2026. Dacă bugetul clientului este incompatibil cu ratele actuale, Agentul Broker trimite un flag către Agentul Hunter: „Atenție, capacitate de cheltuială supraestimată. Sugerează imobile în zona periferică.”
Când sosește o ofertă, Agentul Comercial AI o primește. Nu o transmite imediat vânzătorului uman. O analizează în raport cu parametrii dictați de Agentul Evaluator. Prompt: „Oferta este de 280k. Evaluarea ta minimă era 290k. Generează un răspuns pentru cumpărător care să argumenteze valoarea bazându-se pe serviciile din zonă (școli, metrou) identificate în raport, dar lasă ușa deschisă la 285k.”
Într-un sistem multi-agent, o halucinație se poate propaga în lanț (efect de avalanșă). Pentru a atenua acest risc, este necesar să se implementeze un Agent Revizor (Critic).
Criticul nu produce conținut, ci evaluează output-urile celorlalți agenți. Promptul său este instruit să fie sceptic: „Analizează output-ul Agentului Juridic. Legile citate există în codul civil italian? Datele sunt coerente? Dacă nu, respinge output-ul și cere o regenerare.”
Implementarea de agenți AI imobiliari în configurație multi-agent nu elimină omul din ciclu, ci îl ridică la un alt nivel. Agentul imobiliar uman din 2026 nu își petrece timpul calificând lead-uri la telefon sau căutând extrase funciare; devine supervizorul unei echipe de experți digitali neobosiți. Cine stăpânește astăzi ingineria prompturilor pentru aceste sisteme construiește fundația PropTech care va domina piața în următorul deceniu.
Sistemele multi-agent depășesc limitele chatbot-urilor izolați prin coordonarea mai multor inteligențe artificiale specializate. În timp ce un chatbot clasic încearcă să gestioneze totul cu un singur model, un sistem MAS folosește agenți distinși pentru sarcini specifice precum evaluarea, analiza juridică și negocierea, garantând o gestionare mai precisă și profundă a tranzacțiilor complexe.
Utilizarea agenților specializați rezolvă problema diluării contextului, tipică modelelor lingvistice singulare. Prin atribuirea unor roluri definite, cum ar fi un Agent Evaluator pentru datele de piață sau un Agent Juridic pentru conformitate, se obține o precizie superioară și se reduc riscurile de eroare, permițând profesioniștilor umani să se concentreze pe supervizarea strategică.
Comunicarea are loc prin protocoale structurate și schimbul de date în format JSON, adesea orchestrate de un manager digital. Utilizând paradigme precum ReAct, agenții nu schimbă simple texte discursive, ci informații verificate și acționabile, unde rezultatul unui agent, de exemplu o estimare imobiliară, devine data de intrare directă pentru modulul comercial.
Ingineria prompturilor este fundamentală pentru definirea identității, limitelor și obiectivelor fiecărui agent virtual. Prin instrucțiuni precise, se stabilesc reguli stricte, cum ar fi impunerea unei creativități nule modulului Juridic pentru a garanta conformitatea normativă, sau instruirea modulului Hunter să colecteze date structurate despre buget înainte de a proceda.
Pentru a atenua riscul de halucinații sau erori în lanț, se implementează un Agent Revizor sau Critic în interiorul fluxului de lucru. Această componentă nu generează conținut, ci verifică riguros munca celorlalți agenți, controlând de exemplu coerența citărilor legislative sau validitatea datelor numerice înainte de a aproba rezultatul final.