房地产 AI 代理系统

基于 AI 的房地产公开数据抽取解决方案。

ryanding_brd

251人浏览 · 2025-12-05 08:00:00

ryanding_brd · 2025-12-05 08:00:00 发布

基于 AI 的房地产公开数据抽取解决方案

🌟 概览

房地产 AI 代理系统是一个基于 Python 的解决方案，利用 AI 代理与 Bright Data 的 Model Context Protocol（MCP）服务器，从多数据源抽取、处理并输出结构化的房产数据。

自动化抽取来自 Zillow、Realtor.com、Redfin 等房地产网站的公开房产数据
集成 Bright Data 代理，实现强大的反爬与地理解锁能力
使用 Nebius Qwen 大模型进行自适应、通过模式校验的房产数据抽取
以结构化 JSON 输出结果，便于分析与下游应用

✨ 功能

智能 AI 代理：使用 CrewAI 与大模型进行自适应抽取与房产细节解析。
Bright Data 集成：无缝支持代理轮换与通过 MCP 服务器的验证码处理。
严格 JSON 模式：始终返回 snake_case、通过模式校验的 JSON。
即插即用：数分钟内搭建高级房产数据管道。
跨平台：Python 3.9；Bright Data MCP 服务器需要 Node.js。

🚀 快速开始

克隆此仓库

git clone https://github.com/brightdata-com/real-estate-ai-agents.git
cd real-estate-ai-agents

🔧 环境配置

先决条件

Python 3.9+
Node.js + npm（用于 Bright Data MCP 服务器）
拥有带 API Token 的 Bright Data 账号
Nebius AI API Key

虚拟环境

macOS/Linux

python3.9 -m venv venv
source venv/bin/activate

Windows

python3.9 -m venv venv
.\venv\Scripts\activate

安装依赖

pip install "crewai-tools[mcp]" crewai mcp python-dotenv pandas

配置环境变量

在项目目录创建 .env 文件，并加入以下内容：

BRIGHT_DATA_API_TOKEN="your_api_token_here"
WEB_UNLOCKER_ZONE="your_web_unlocker_zone"
BROWSER_ZONE="your_browser_zone"
NEBIUS_API_KEY="your_nebius_api_key"

💡 使用示例

运行代理：

python real_estate_agents.py

如果成功，脚本会从房产列表页面抽取数据，并输出类似如下的结果：

{
  "address": "123 Main Street, City, State 12345",
  "price": "$450,000",
  "bedrooms": 3,
  "bathrooms": 2,
  "square_feet": 1850,
  "lot_size": "0.25 acres",
  "year_built": 1995,
  "property_type": "Single Family Home",
  "listing_agent": "John Doe, ABC Realty",
  "days_on_market": 45,
  "mls_number": "MLS123456",
  "description": "Beautiful home with updated kitchen...",
  "image_urls": ["https://example.com/image1.jpg", "https://example.com/image2.jpg"],
  "neighborhood": "Downtown Historic District"
}