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# AR-House
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Sistema multi-agente local para análisis de inversión en bienes raíces, especializado en Florida. Clon estilo Tranchi.ai corriendo 100% local con Ollama + estrategia híbrida de scraping (Playwright gratis + Firecrawl pago).
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## 1. ¿Qué es esto?
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Pipeline de 6 agentes Ollama coordinados que analizan un deal de bienes raíces y entregan un veredicto accionable:
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- **AR-House** — coordinador, veredicto final con score 1-10
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- **DealAnalyzer** — calcula DSCR, NOI, Cash Flow para 4 escenarios (Buy & Hold, BRRRR, Wholesale, Section 8)
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- **PhotoInspector** — estima rehab desde fotos del listing
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- **FloridaResearcher** — research del barrio + riesgos específicos FL (flood, huracanes, insurance)
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- **LenderMatcher** — recomienda lenders (DSCR, hard money, foreign national) según perfil del comprador
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- **EmailComposer** — genera emails para lenders/sellers que no suenan a IA
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Más adelante: módulo **DealFinder** (auto-scraping de listings desde HUD, Craigslist, county tax deeds, Zillow, Realtor) y módulo **BuyerFinder** (lista de cash buyers activos en tus mercados).
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## 2. Requisitos
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- **Sistema operativo:** Windows 10/11 (64-bit). VBScript launchers no funcionan en Linux/macOS.
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- **Python:** 3.13 (recomendado) o 3.14
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- **Ollama:** instalado y en el PATH ([ollama.com/download](https://ollama.com/download))
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- **Hardware:**
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- 12 GB+ VRAM recomendado (probado en 12 GB con partial offload del modelo de 32B)
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- 32 GB+ RAM
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- ~60 GB libres en disco (los 6 modelos Ollama)
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- **Cuentas externas:**
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- Firecrawl free tier (1000 créditos/mes) — solo necesario para scrapers de Zillow/Realtor en Phase 3B
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## 3. Setup inicial
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### 3.1 Clonar/copiar el proyecto
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```
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D:\Proyectos Software\AR-House\
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```
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### 3.2 Configurar variables de entorno
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Crear `.env` en la raíz del proyecto con:
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```
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FIRECRAWL_API_KEY=fc-tu_key_real_aqui
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```
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(Si todavía no usás Firecrawl, dejá el archivo vacío o sin esa línea — el sistema lo maneja gracefully.)
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### 3.3 Crear virtualenv e instalar dependencias
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```powershell
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cd D:\Proyectos Software\AR-House
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py -3.13 -m venv .venv
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.\.venv\Scripts\Activate.ps1
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pip install -r requirements.txt
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playwright install chromium
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```
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### 3.4 Verificar los 6 modelos Ollama
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```powershell
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ollama list
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```
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Deben aparecer: `AR-House`, `PhotoInspector`, `DealAnalyzer`, `FloridaResearcher`, `LenderMatcher`, `EmailComposer`.
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Si falta alguno, recrearlo desde los modelfiles:
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```powershell
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ollama create AR-House -f modelfiles\AR-House.modelfile
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ollama create PhotoInspector -f modelfiles\PhotoInspector.modelfile
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ollama create DealAnalyzer -f modelfiles\DealAnalyzer.modelfile
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ollama create FloridaResearcher -f modelfiles\FloridaResearcher.modelfile
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ollama create LenderMatcher -f modelfiles\LenderMatcher.modelfile
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ollama create EmailComposer -f modelfiles\EmailComposer.modelfile
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```
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## 4. Cómo arrancar
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**Iniciar todo** (Ollama + Streamlit + abre el navegador):
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> Doble-click en **`AR-House-Start.vbs`**
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**Detener todo** (Ollama + Streamlit):
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> Doble-click en **`AR-House-Stop.vbs`**
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Para crear un acceso directo en el escritorio:
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1. Click derecho en `AR-House-Start.vbs` → Enviar a → Escritorio (crear acceso directo)
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2. (Opcional) cambiar el icono al del navegador o uno personalizado
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## 5. Programar el DealFinder diario (Task Scheduler)
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Esto es opcional. Solo aplica una vez tengas Phase 3D implementada.
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1. Abrir **Programador de tareas** (Task Scheduler) en Windows
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2. **Crear tarea básica**:
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- **Nombre:** `AR-House DealFinder`
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- **Desencadenador:** Diariamente a las **6:00 AM** (o el horario que prefieras)
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- **Acción:** Iniciar un programa
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- **Programa o script:** `wscript.exe`
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- **Argumentos:** `"D:\Proyectos Software\AR-House\AR-House-DealFinder.vbs"`
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3. En las propiedades de la tarea, **General → Configurar para → Windows 10/11**, marcar:
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- **Ejecutar tanto si el usuario inició sesión como si no**
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- **Ejecutar con los privilegios más altos** (si el scraping necesita acceso a red sin restricciones)
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4. Guardar
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El scraper escribe a `logs\dealfinder.log`. Revisá ese archivo si algo falla.
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## 6. Estructura del proyecto
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```
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AR-House/
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├── modelfiles/ # 6 modelfiles de Ollama
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│ ├── AR-House.modelfile
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│ ├── PhotoInspector.modelfile
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│ ├── DealAnalyzer.modelfile
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│ ├── FloridaResearcher.modelfile
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│ ├── LenderMatcher.modelfile
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│ └── EmailComposer.modelfile
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├── scripts/
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│ └── stop-streamlit.ps1 # Helper PowerShell para matar Streamlit limpio
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├── .claude/
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│ └── skills/firecrawl/ # SKILL.md de Firecrawl (pendiente)
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├── analyses/ # JSON de cada análisis (auto-generado)
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├── logs/ # Logs del DealFinder (auto-generado)
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├── .venv/ # Virtualenv Python (NO versionar)
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├── .env # Secrets (NO versionar)
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├── markets_database.json # 50 mercados precargados + 9 presets
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├── user_active_markets.json # Selección actual del usuario (UI)
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├── config.py # Constantes globales
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├── orchestrator.py # Coordina los 5 agentes secuencialmente
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├── prompt_templates.py # Templates de prompts por agente
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├── requirements.txt # Dependencias Python
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├── app.py # UI Streamlit (Phase 2C, pendiente)
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├── AR-House-Start.vbs # Launcher: arranca Ollama + Streamlit
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├── AR-House-Stop.vbs # Stopper: mata Ollama + Streamlit
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├── AR-House-DealFinder.vbs # Scheduled: scraping diario (Phase 3D)
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└── README.md # Este archivo
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```
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## 7. Modelos Ollama
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| Agente | Modelo base | Tamaño | Función |
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|---|---|---|---|
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| AR-House | qwen2.5:32b | 19 GB | Coordinador, veredicto final |
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| LenderMatcher | qwen2.5:14b | 9 GB | Financiamiento + perfiles A-D |
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| DealAnalyzer | qwen2.5:14b | 9 GB | 4 escenarios financieros |
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| EmailComposer | qwen2.5:14b | 9 GB | Emails on-demand sin frases-IA |
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| PhotoInspector | llama3.2-vision | 7.8 GB | Estima rehab desde fotos |
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| FloridaResearcher | llama3.1:8b | 4.9 GB | Investigación barrio + riesgos FL |
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Total en disco: ~59 GB.
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**Modo de recursos por defecto:** `low_power` (en `config.py`). Los modelos se cargan uno a la vez (`keep_alive=0`) y se descargan después de responder. Esto evita OOM en GPUs de 12 GB.
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Tiempo total estimado por análisis: **~225 segundos** (~3:45 min).
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## 8. Mercados monitoreados
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El sistema viene precargado con **50 mercados** de USA organizados en 8 regiones (ver `markets_database.json`):
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- Florida Primary (6)
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- Florida Treasure Coast (3)
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- Florida Central (3)
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- Florida Secondary (9)
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- Mercados Tranchi cash flow alto (8)
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- Texas (5)
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- Sun Belt (6)
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- Midwest / Otros (10)
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Plus **9 presets** para configuración rápida: "Sur de Florida", "Treasure Coast", "Florida Costa Este", "Orlando metro", "Tampa metro", etc.
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Para elegir cuáles monitorear:
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1. Abrir la app (`AR-House-Start.vbs`)
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2. Ir a **Mercados** en el sidebar
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3. Seleccionar con checkbox o usar un preset
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4. **Guardar configuración**
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El DealFinder solo busca en los mercados activos. Por defecto la lista está vacía (todo desactivado).
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## 9. Troubleshooting
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### Los VBS no arrancan
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- **Windows SmartScreen los bloquea la primera vez:**
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Click derecho en el `.vbs` → Propiedades → tildar **"Desbloquear"** → Aceptar.
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- **El antivirus los marca como sospechoso:**
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Normal para scripts caseros. Agregar exclusión para `D:\Proyectos Software\AR-House\`.
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- **wscript.exe no responde:**
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Verificar que Windows Script Host (WSH) esté habilitado:
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```
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reg query "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\Windows Script Host\Settings" /v Enabled
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```
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Debe devolver `Enabled = 1`.
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### Limitación conocida: VBScript deprecated
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Microsoft anunció en septiembre 2024 que VBScript será removido de Windows en una versión futura (sin fecha confirmada todavía). Mientras tanto sigue funcionando en Windows 11 actual y al menos hasta 2026-2027. Si en algún momento Microsoft lo desactiva, hay que migrar los launchers a PowerShell + accesos directos `.lnk` configurados como hidden window.
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### Ollama no responde
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- Verificá que `ollama serve` esté corriendo (lo lanza el VBS automáticamente, pero podés verificar manualmente con `curl http://localhost:11434/api/tags`)
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- Si los modelos no aparecen en `ollama list`, re-crearlos desde los modelfiles (ver sección 3.4)
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- Si Ollama crashea por OOM, bajá `num_ctx` en los modelfiles más pesados (AR-House primero)
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### Errores de Python al arrancar
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- Verificar virtualenv activo y completo:
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```powershell
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.\.venv\Scripts\Activate.ps1
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pip list
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```
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- Si falta algún paquete: `pip install -r requirements.txt`
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- Si Playwright se queja: `playwright install chromium`
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### Streamlit no abre el navegador automáticamente
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Abrirlo manualmente: [http://localhost:8501](http://localhost:8501)
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### Firecrawl rate limit / créditos agotados
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El plan free es 1000 créditos/mes. El sistema usa `FIRECRAWL_CREDIT_BUDGET=500` como margen seguro. Si llegás al límite, el `runner.py` pausa los scrapers de Firecrawl (Zillow/Realtor) pero los gratis (HUD/Craigslist/County) siguen activos.
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Para verificar saldo actual:
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```powershell
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curl -H "Authorization: Bearer $env:FIRECRAWL_API_KEY" https://api.firecrawl.dev/v1/team/credit-usage
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```
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**Versión actual:** 0.1 (Phase 2A completa, Phase 2C/3/4 en roadmap)
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**Roadmap:**
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- Phase 2C: UI Streamlit con análisis manual
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- Phase 3: DealFinder (auto-scraping de listings)
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- Phase 4: BuyerFinder (lista de cash buyers + matching)
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