Loot Price

Breve descrição: Um comparador de preços de jogos para PC com agentes de IA pode ser bastante útil e ainda abrir espaço para aplicar diversos conceitos de sistemas multiagentes, scraping, automação, IA e até gamificação. Vamos estruturar isso melhor:

🧠 Resumo da Ideia

Criar uma aplicação web ou desktop onde o usuário pode buscar por um jogo e receber uma comparação de preços entre diversas plataformas confiáveis (como Steam, Epic Games, GOG, Nuuvem, GreenManGaming etc.). O diferencial está no uso de agentes de IA autônomos que realizam periodicamente buscas, tratam os dados e alimentam um banco de dados para consulta em tempo real.

🔍 Possíveis Funcionalidades

MVP (Produto Viável Mínimo):

Busca por nome de jogo
Listagem de preços em diferentes lojas
Links diretos para as lojas
Histórico de preços básico

Pós-MVP:

Alertas personalizados de queda de preço
Wishlist de jogos por usuário
Notificações por e-mail/Telegram/Discord
Integração com APIs de biblioteca de jogos (ex: Steam)
Score de confiabilidade das lojas
Análise de tendências de preço
Recomendação inteligente de promoções

🧠 Sobre os Agentes de IA

Cada agente pode:

Ser responsável por uma loja específica (modularidade)
Rodar periodicamente (cron ou sistema reativo)
Usar scraping ou APIs
Validar a confiabilidade das informações
Tratar promoções (ex: bundle, cupons, %)

🛠️ Stack Tecnológica

Frontend: Next.js
Backend: Node.js (Express)
Banco de Dados: PostgreSQL
Agentes de IA:
- Python + Scraping (requests + BeautifulSoup / Playwright)
- Langchain para processamento de linguagem natural
- Scrapy/Playwright/Requests + BeautifulSoup para scraping + Langchain
Agendamento e Orquestração: Celery + Redis, Cronjobs, ou Apache Airflow
Hospedagem: Vercel (frontend), Railway/Render/Heroku ou VPS

🗺️ Roadmap por Etapas

🔹 Fase 1 – Planejamento

Definir as lojas que serão integradas (talvez lojas com +4.7⭐ no Trustpilot)
Verificar se possuem API ou se será necessário scraping
Mapear os atributos importantes: nome, preço, link, desconto, data
Escolher stack inicial e arquitetura (mono repo, microserviços, etc.)

🔹 Fase 2 – Protótipo e Backend

Criar estrutura de banco de dados
Criar um scraper simples para 1 loja (ex: Steam)
Desenvolver backend básico com endpoints REST ou GraphQL
Criar um agente para realizar scraping e salvar no banco
Documentar tudo em API

🔹 Fase 3 – Frontend

Tela de busca
Tela de resultados com comparação
Tela de detalhes do jogo
Sistema simples de favoritos/localstorage

🔹 Fase 4 – Multiagentes e Escalabilidade

Implementar múltiplos agentes (um por loja)
Orquestração de tarefas (agendamentos, reações a eventos)
Sistema de logs, retries e confiabilidade

🔹 Fase 5 – Funcionalidades avançadas

Alertas de preço
Histórico de variação
Login e personalização
Dashboard pessoal

🧪 Possíveis Desafios Técnicos

Rate limits das lojas
Mudanças no layout das páginas
Performance dos scrapers
Sincronização entre agentes
Validação e consistência dos dados

🌐 Exemplos de Lojas para Início

flowchart TD
  subgraph Frontend ["Frontend (React)"]
    A1[Interface de Busca]
    A2[Listagem de Preços]
    A3[Detalhes do Jogo]
  end

  subgraph Backend API ["Backend REST API (Node.js ou FastAPI)"]
    B1[/"Endpoints públicos"/]
    B2[/"Validação e autenticação (futuro)"/]
    B3[/"Consulta ao Banco de Dados"/]
  end

  subgraph Agents ["Agentes de Coleta (Python)"]
    C1[Agent - Steam]
    C2[Agent - Epic Games]
    C3[Agent - Nuuvem]
    C4[Agent - GOG]
  end

  subgraph DB ["Banco de Dados (PostgreSQL)"]
    D1[Tabela Jogos]
    D2[Tabela Preços]
    D3[Tabela Histórico]
  end

  subgraph Scheduler [Orquestração de Agentes]
    E1[Cronjob / Airflow / Celery]
  end

  %% Ligações
  A1 --> B1
  A2 --> B1
  A3 --> B1
  B1 --> B3
  B3 --> D1
  B3 --> D2
  B3 --> D3

  E1 --> C1
  E1 --> C2
  E1 --> C3
  E1 --> C4

  C1 --> D1
  C2 --> D1
  C3 --> D1
  C4 --> D1

  C1 --> D2
  C2 --> D2
  C3 --> D2
  C4 --> D2

Seguindo a arquitetura de microserviços, podemos dividir o projeto LootPrice em serviços independentes, cada um com sua responsabilidade, linguagem e stack mais adequada. Abaixo está a estrutura geral sugerida + bibliotecas para cada serviço.

🗂️ Estrutura de Diretórios - Microserviços

lootprice/
├── .gitignore
├── docker-compose.yml
├── README.md
├── docs/                            # Documentação MkDocs
│   ├── mkdocs.yml
│   └── docs/
│       ├── index.md
│       └── architecture.md
│
├── frontend/                        # Frontend com Next.js
│   ├── public/
│   ├── src/
│   │   ├── pages/
│   │   ├── components/
│   │   ├── services/
│   │   └── styles/
│   ├── next.config.js
│   ├── package.json
│   └── tsconfig.json
│
├── backend/
│   ├── api-gateway/                 # Orquestrador de requisições
│   │   ├── src/
│   │   │   └── index.ts
│   │   ├── package.json
│   │   └── tsconfig.json
│   │
│   ├── auth-service/                # Serviço de autenticação
│   │   ├── src/
│   │   │   ├── controllers/
│   │   │   ├── routes/
│   │   │   ├── models/
│   │   │   └── index.ts
│   │   ├── package.json
│   │   └── tsconfig.json
│   │
│   ├── user-service/                # Gerencia usuários e preferências
│   │   ├── src/
│   │   │   ├── controllers/
│   │   │   ├── routes/
│   │   │   └── index.ts
│   │   ├── package.json
│   │   └── tsconfig.json
│   │
│   ├── price-tracker/              # Lógica de rastreamento e comparação de preços
│   │   ├── src/
│   │   │   ├── controllers/
│   │   │   ├── services/
│   │   │   ├── models/
│   │   │   └── index.ts
│   │   ├── package.json
│   │   └── tsconfig.json
│   │
│   ├── notification-service/       # Envio de notificações
│   │   ├── src/
│   │   │   ├── mailer/
│   │   │   ├── scheduler/
│   │   │   └── index.ts
│   │   ├── package.json
│   │   └── tsconfig.json
│   │
│   ├── scraper/                    # Scraper com agentes em Python
│   │   ├── agents/
│   │   │   ├── steam_agent.py
│   │   │   ├── epic_agent.py
│   │   │   └── nuuvem_agent.py
│   │   ├── utils/
│   │   │   └── parser.py
│   │   ├── main.py
│   │   └── requirements.txt
│   │
│   └── database/                   # Banco de dados (PostgreSQL)
│       └── init.sql
│
│
└── Dockerfile                      # Dockerfile principal (build multi-stage)

🔧 Stacks e Bibliotecas por Serviço

🔹 1. gateway-api/ (REST API para o frontend)

Linguagem: Node.js com Express

typescript – superset do JavaScript
jest – testes
express – servidor web
cors – habilitar CORS
axios ou node-fetch – requisições externas
pg – conexão com o banco (Postgres)
dotenv – variáveis de ambiente
joi ou zod – validação de dados
swagger-ui-express – documentação de API
prisma – ORM para PostgreSQL

🔹 2. scraper-agents/ (um por loja)

Linguagem: Python

Bibliotecas:

requests ou httpx – chamadas HTTP
beautifulsoup4 – parsing de HTML
playwright – scraping avançado com JS dinâmico
lxml – parser rápido
pydantic – validação de dados
sqlalchemy – banco de dados
tenacity – retries automáticos
loguru – logs simplificados
schedule – execução programada simples

→ Alternativa: usar Scrapy como framework completo de scraping.

🔹 3. scheduler/ (orquestrador dos agentes)

Linguagem: Python

Bibliotecas (dependendo da escolha):

Para algo simples:

schedule – cron-like em Python
APScheduler – agendador de tarefas

Para algo escalável:

celery + redis – fila de tarefas distribuída
airflow – se quiser um DAG visual e mais controle

🔹 4. frontend/ (cliente web)

Linguagem: TypeScript (React)

Frameworks e libs:

next.js
jest – testes
axios ou fetch – chamadas à API
tailwindcss – estilização moderna
react-query ou swr – cache e fetch inteligente
zustand ou redux – estado global (opcional)
chart.js ou recharts – histórico de preços
heroicons ou phosphor-icons – ícones

🔹 5. database/

PostgreSQL - banco de dados relacional
prisma - ORM (Node)
docker - para local

🔹 6. notifications/ (alertas e comunicação)

Linguagem: Python

Bibliotecas:

smtplib ou email – e-mail SMTP
requests – Webhooks (Telegram, Discord)
python-telegram-bot – integração direta
sendgrid / mailgun – e-mails via API

☁️ Infraestrutura

Docker para cada serviço (multi-container)
Docker Compose para orquestração local
GitHub Actions – CI/CD
Railway / Render / Vercel para deploy rápido
Monitoramento: Grafana + Prometheus (futuramente)

✅ Checklist para o Início

Etapa	Status
Estrutura de diretórios criada	✅
Dockerfile + Compose básico	✅
API Gateway funcional	⬜
1 Agente funcional (ex: Steam)	⬜
Scheduler inicial com Cron	⬜
Frontend inicial com busca	⬜
Banco de dados funcional	⬜