KI-Agent für ein Immobilienprojekt

Überblick über unseren Kunden

Unser Kunde ist auf dem US-Immobilienmarkt tätig, wo der rechtzeitige Zugang zu präzisen Immobilien- und Marktinformationen entscheidend ist.

Sein Ziel war es, einen KI-gestützten Assistenten zu entwickeln, der große Mengen an US-Immobiliendaten verarbeiten, Angebote vergleichen, verwertbare Erkenntnisse liefern und diese in einem einfachen Chat-Format bereitstellen kann. Um die Zugänglichkeit zu maximieren, sollte die Lösung sowohl über Telegram als auch über das Web verfügbar sein.

Herausforderung

In diesem Projekt mussten wir mehrere wichtige Herausforderungen lösen, um sicherzustellen, dass die Lösung hohen Lasten standhält, plattformübergreifend funktioniert und aussagekräftige Erkenntnisse für Makler, Immobilienagenturen und Investoren liefert, ohne an Performance einzubüßen.

Die wichtigsten Herausforderungen waren:

• Entwicklung einer KI-gestützten Lösung für Immobilienmakler, die auch bei einer großen Anzahl gleichzeitiger Nutzer ohne Verzögerungen skaliert.
• Automatisierung des Abgleichs von Immobilienangeboten mit den Präferenzen der Käufer.
• Ermöglichung des Zugriffs sowohl über Telegram als auch über das Web sowie Anpassung der Funktionen an jede Plattform.
• Entwicklung eines KI-Immobilienassistenten, der Daten aus Quellen wie Zillow nutzen kann.
• Implementierung eines Single Sign-ins über Telegram, sodass sich Nutzer einfach anmelden können.
• Vereinfachung langer Konversationen, damit die KI den Kontext beibehält, ohne zusätzliche Tokens zu verbrauchen.

Primäre Ziele

Wir begannen mit der Sammlung von Integrationsdetails und Anforderungen, um die Bedürfnisse des Kunden vollständig zu verstehen. Anschließend definierten wir die Systemarchitektur, erarbeiteten einen Entwicklungsplan und erstellten eine Roadmap.

Um von Anfang an Qualität sicherzustellen, definierten wir zudem Testszenarien, Messparameter sowie eine Pipeline zur Erfassung und Aggregation von Immobiliendaten.

Im nächsten Schritt entwickelten wir den KI-Immobilienassistenten sowie alle unterstützenden Tools, anschließend den Telegram-Bot und die Webanwendung. Um die Entwicklung zu beschleunigen, nutzten wir intensiv KI-gestützte Coding-Unterstützung, wodurch wir Funktionen schneller bereitstellen konnten.

Lösungsüberblick

Das finale Ergebnis umfasste eine umfangreiche Liste an Funktionen für Nutzer, die gemäß Projektplan sowie Nutzerinteressen und -erwartungen umgesetzt wurden:

Hauptfunktionen

• Plattformübergreifender Zugriff – Nutzer konnten über Telegram oder das Web interagieren, wobei die Authentifizierung zentral über Telegram erfolgte.
• Multi-Chat & Unterstützung langer Konversationen – Unbegrenzter Gesprächsverlauf, token-effiziente Kontextzusammenfassung und hierarchischer Speicher.
• Echtzeit-Marktanalyse – Vergleich von Markttrends, Hypothekenquoten, Bevölkerungsstatistiken und Immobilienwerten.
• Leistungskennzahlen für Immobilienmakler – Überwachung von KPIs wie Reaktionsgeschwindigkeit, Lead-Konversion und Abschlussraten.
• Erweiterte Berichterstattung – Erweiterte Berichtsformate, Markdown-Export, Diagrammerstellung und grafische Datenvergleiche.
• Tools zur Nutzerinteraktion – Einladungslinks, Whitelisting und Live-Updates darüber, welche Tools der Agent aktuell nutzt.
• Support & Feedback – Integrierter Feedback-Bot, FAQ-basierter Auto-Support und administrative Steuerung über einen Telegram-Bot.

Eingesetzte Technologien

Die Lösung wurde mit einem modernen Technologie-Stack entwickelt, der KI-Modelle, Frameworks und Cloud-Infrastruktur kombiniert. Wir nutzten:

• OpenAI ChatGPT 4.1 und 4.1 mini für die Verarbeitung natürlicher Sprache
• Python mit LangChain und LangGraph für die Orchestrierung von Agenten
• LangSmith für Evaluierung und Monitoring
• Redis und PostgreSQL zur Unterstützung schneller Datenverarbeitung und -speicherung
• Google Cloud Platform für die Bereitstellung des Systems
• Cursor IDE mit Claude Sonnet 4 zur Beschleunigung der Entwicklung