App: agente de post-análisis de la conversación de WhatsApp

POST /api/leads/:id/analizar lee toda la conversacion_whatsapp del lead, extrae
con un LLM (OpenRouter) los datos clave (tipoReforma, m2, calidad, urgencia,
presupuesto, viable + crudos) y los persiste en el lead de una pasada. Robusto
frente a la extracción turno-a-turno frágil del bot. El bot lo llamará al cerrar
la cualificación. Helper lib/ai/openrouter.ts + env OPENROUTER_API_KEY.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Carlos Narro
2026-06-10 11:51:25 +02:00
parent 50480b6fc5
commit 1471261a73
4 changed files with 149 additions and 0 deletions

View File

@@ -0,0 +1,14 @@
import { autorizado, jsonResponse } from '@/lib/api/funnel-auth';
import { analizarConversacion } from '@/lib/funnel/analizar-conversacion';
export const runtime = 'nodejs';
export const dynamic = 'force-dynamic';
// Post-análisis: lee toda la conversación de WhatsApp del lead, extrae los datos clave con un LLM y
// los persiste en el lead. Lo llama el bot al cerrar la cualificación (o se puede invocar a posteriori).
export async function POST(req: Request, { params }: { params: Promise<{ id: string }> }) {
if (!autorizado(req)) return jsonResponse({ ok: false, error: 'No autorizado.' }, 401);
const { id } = await params;
const resultado = await analizarConversacion(id);
return jsonResponse(resultado, resultado.ok ? 200 : 422);
}

View File

@@ -0,0 +1,41 @@
import { env } from '@/lib/env';
const OPENROUTER_URL = 'https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions';
export function openrouterConfigurado(): boolean {
return Boolean(env.OPENROUTER_API_KEY);
}
// Llamada de chat que espera una respuesta JSON. Parseo robusto (tolera fences ```json).
export async function chatJSON(system: string, user: string, model?: string): Promise<unknown> {
const res = await fetch(OPENROUTER_URL, {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: `Bearer ${env.OPENROUTER_API_KEY}`,
'Content-Type': 'application/json',
'HTTP-Referer': 'https://reformix.es',
'X-Title': 'Reformix App',
},
body: JSON.stringify({
model: model || env.OPENROUTER_MODEL_ANALISIS || 'anthropic/claude-haiku-4.5',
messages: [
{ role: 'system', content: system },
{ role: 'user', content: user },
],
temperature: 0.1,
max_tokens: 700,
}),
});
if (!res.ok) {
throw new Error(`OpenRouter ${res.status}: ${(await res.text()).slice(0, 300)}`);
}
const data = await res.json();
const content: string = data?.choices?.[0]?.message?.content ?? '';
try {
return JSON.parse(content);
} catch {
const m = content.match(/\{[\s\S]*\}/);
if (m) return JSON.parse(m[0]);
throw new Error('La respuesta del modelo no es JSON');
}
}

View File

@@ -28,6 +28,9 @@ const schema = z.object({
WHATSAPP_START_WEBHOOK_URL: opcional,
// Base pública de la app, para construir enlaces (ej. el enlace al formulario en el email).
APP_URL: opcional,
// LLM (OpenRouter) para el post-análisis de la conversación de WhatsApp.
OPENROUTER_API_KEY: opcional,
OPENROUTER_MODEL_ANALISIS: opcional,
});
export const env = schema.parse({
@@ -45,6 +48,8 @@ export const env = schema.parse({
WHATSAPP_WEBHOOK_URL: process.env.WHATSAPP_WEBHOOK_URL,
WHATSAPP_START_WEBHOOK_URL: process.env.WHATSAPP_START_WEBHOOK_URL,
APP_URL: process.env.APP_URL,
OPENROUTER_API_KEY: process.env.OPENROUTER_API_KEY,
OPENROUTER_MODEL_ANALISIS: process.env.OPENROUTER_MODEL_ANALISIS,
});
// Mínimo para lanzar una llamada saliente: clave de API + número de origen. El agente puede

View File

@@ -0,0 +1,89 @@
import { asc, eq } from 'drizzle-orm';
import { db } from '@/db';
import { leads, conversacionWhatsapp, leadPipelineEventos } from '@/db/schema';
import { chatJSON, openrouterConfigurado } from '@/lib/ai/openrouter';
export interface AnalisisResultado {
ok: boolean;
perfil?: Record<string, unknown>;
turnos?: number;
error?: string;
}
const SYSTEM = `Eres un analista que extrae datos estructurados de una conversación de cualificación de
una reforma entre una agente (LUISA) y un CLIENTE. Lee toda la conversación y devuelve SOLO un objeto
JSON válido (sin texto alrededor, sin markdown) con estas claves; usa null si el dato no aparece:
{
"tipoReforma": "cocina|bano|salon|comedor|integral|otro",
"m2Suelo": número en m² (si el cliente da un rango, usa el punto medio: "menos de 10"→8,
"entre 10 y 20"→15, "entre 20 y 40"→30, "más de 40"→50),
"calidadGlobal": "basica|media|premium" (funcional/básico→basica, cuidado/buenos materiales→media,
exclusivo/lujo/premium→premium; "moderno pero barato"→basica),
"urgencia": "alta|media|baja" (cuanto antes/pronto→alta, sin prisa/explorando→baja),
"presupuestoTarget": número en EUROS que declara el cliente (no céntimos), o null,
"viable": booleano (false si el presupuesto declarado es claramente insuficiente para la reforma),
"espacio": el espacio en crudo tal cual lo dijo el cliente,
"rangoM2": el tamaño en crudo tal cual lo dijo,
"estilo": el estilo/acabado en crudo tal cual lo dijo,
"presupuestoDeclarado": el presupuesto en crudo tal cual lo dijo,
"resumen": una frase con el resumen del lead
}`;
// Lee la conversación completa del lead, extrae los campos clave con un LLM y los persiste en el lead.
// Idempotente: se puede llamar en cualquier momento (al cerrar la cualificación o a posteriori).
export async function analizarConversacion(leadId: string): Promise<AnalisisResultado> {
if (!openrouterConfigurado()) return { ok: false, error: 'OPENROUTER_API_KEY no configurada.' };
const [lead] = await db.select({ id: leads.id }).from(leads).where(eq(leads.id, leadId)).limit(1);
if (!lead) return { ok: false, error: 'Lead no encontrado.' };
const turnos = await db
.select({ rol: conversacionWhatsapp.rol, mensaje: conversacionWhatsapp.mensaje })
.from(conversacionWhatsapp)
.where(eq(conversacionWhatsapp.leadId, leadId))
.orderBy(asc(conversacionWhatsapp.createdAt));
if (turnos.length === 0) return { ok: false, error: 'El lead no tiene conversación.' };
const transcript = turnos
.map((t) => `${t.rol === 'user' ? 'CLIENTE' : 'LUISA'}: ${t.mensaje}`)
.join('\n');
let ex: Record<string, unknown>;
try {
ex = (await chatJSON(SYSTEM, transcript)) as Record<string, unknown>;
} catch (err) {
return { ok: false, error: `Extracción falló: ${(err as Error).message}` };
}
const enumOk = (v: unknown, allowed: string[]) =>
typeof v === 'string' && allowed.includes(v) ? v : undefined;
const str = (v: unknown) => (typeof v === 'string' && v.trim() ? v.trim() : undefined);
const set: Record<string, unknown> = { botStep: 'presupuesto', updatedAt: new Date() };
const tipoReforma = enumOk(ex.tipoReforma, ['cocina', 'bano', 'salon', 'comedor', 'integral', 'otro']);
const calidadGlobal = enumOk(ex.calidadGlobal, ['basica', 'media', 'premium']);
const urgencia = enumOk(ex.urgencia, ['alta', 'media', 'baja']);
if (tipoReforma) set.tipoReforma = tipoReforma;
if (calidadGlobal) set.calidadGlobal = calidadGlobal;
if (urgencia) set.urgencia = urgencia;
if (typeof ex.m2Suelo === 'number' && ex.m2Suelo > 0) set.m2Suelo = ex.m2Suelo;
if (typeof ex.presupuestoTarget === 'number' && ex.presupuestoTarget >= 0) {
set.presupuestoTarget = Math.round(ex.presupuestoTarget * 100); // euros → céntimos
}
if (typeof ex.viable === 'boolean') set.viable = ex.viable;
if (str(ex.espacio)) set.espacio = str(ex.espacio);
if (str(ex.rangoM2)) set.rangoM2 = str(ex.rangoM2);
if (str(ex.estilo)) set.estilo = str(ex.estilo);
if (str(ex.presupuestoDeclarado)) set.presupuestoDeclarado = str(ex.presupuestoDeclarado);
if (str(ex.resumen)) set.tasteText = str(ex.resumen);
await db.update(leads).set(set).where(eq(leads.id, leadId));
await db.insert(leadPipelineEventos).values({
leadId,
stage: 'llamada_completada',
metadata: { origen: 'analisis_conversacion', campos: Object.keys(set) },
});
return { ok: true, perfil: set, turnos: turnos.length };
}