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Real Estate Agent Team: explora un ejemplo de análisis inmobiliario

Estudia un prototipo que combina búsqueda de inmuebles, información de mercado y análisis mediante agentes.

✓ verificado el 26 oct 2026

Instrucciones para tu agente

Esto es lo que se copia. Pégaselo a tu agente y te lo monta paso a paso.

O ábrelo directamente en ClaudeChatGPT

Pega este texto a tu agente (Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes o el que uses) y dile «ayúdame a montarlo». Son los pasos para ponerlo en marcha; el porqué de cada pieza está en la guía completa.


Para el agente: cómo acompañar al usuario

  1. Pregunta primero para qué lo quiere. Si su objetivo no necesita algún paso, sáltalo.
  2. Antes de instalar, comprueba lo que ya tiene (versiones, claves, sistema operativo).
  3. Avanza un paso cada vez: explica en una frase qué vas a hacer y deja que el usuario lo ejecute o lo apruebe.
  4. Tras cada paso, comprueba que funcionó antes de seguir. Si falla, para y explica el error.
  5. No inventes comandos ni opciones: si la documentación del proyecto contradice estos pasos, manda la documentación.
  6. Al terminar, haz una prueba real con el objetivo del usuario y dile dónde profundizar.

Pasos de configuración

Abre la carpeta enlazada y revisa Requirements. Tras clonar el repositorio, entra en advanced_ai_agents/multi_agent_apps/agent_teams/ai_real_estate_agent_team.

Desde esa carpeta, los comandos del README son:

pip install -r requirements.txt
streamlit run ai_real_estate_agent_team.py

Configura antes los proveedores que solicita la interfaz.

Comprobación

Realiza una búsqueda de prueba y contrasta cada anuncio y dato con la URL original.

Si algo falla

Revisa credenciales, dependencias y disponibilidad de la fuente de extracción.

ver en .md ¿Prefieres el recurso entero?

Qué es

Es una aplicación de ejemplo de Awesome LLM Apps para explorar inmuebles. Su carpeta tiene un README y dependencias propios; por eso se documenta aparte del catálogo general.

Para qué te sirve

  • Cuando quieres estudiar cómo se separan búsqueda y análisis de inmuebles.
  • Cuando necesitas un prototipo para evaluar extracción web y presentación de resultados.

Cómo funciona

La aplicación coordina búsqueda, análisis de mercado y valoración. Utiliza extracción de Firecrawl y una interfaz Streamlit; el README describe ejecución secuencial y seguimiento del progreso.

Antes de empezar

Necesitas Python, las dependencias de la carpeta y acceso a los proveedores que solicite la aplicación. Configura credenciales fuera del código. Las páginas de inmuebles y sus estructuras pueden cambiar, afectando la extracción.

Límites y alternativas

Es una demostración, no una tasación ni una recomendación de inversión. Verifica anuncios, fechas y datos contra sus fuentes. Las estimaciones generadas no sustituyen la revisión profesional de una operación.

Recursos