Este guia aborda o acesso a dados disponíveis publicamente. Sempre revise o robots.txt de um site e os Termos de Serviço antes do acesso automatizado.

TL;DR

Dê ao seu agente de IA acesso aos dados do Zillow chamando a API Extract da AlterLab com uma URL e um esquema JSON. A API retorna JSON limpo e estruturado, pronto para o contexto LLM, lidando automaticamente com JavaScript, medidas anti-bot e proxies. Use a API de Pesquisa para recuperação baseada em consulta e o servidor MCP para expor a AlterLab como uma ferramenta para agentes Claude, GPT ou Cursor.

Por que os agentes de IA precisam dos dados do Zillow

Agentes de IA que trabalham em imóveis, finanças ou pipelines de pesquisa de consumidores requerem informações de propriedade frescas e estruturadas. Três casos de uso comuns são:

1. Pipelines de avaliação de propriedades – um agente coleta preços de venda recentes, avaliações fiscais e características da casa para realizar uma análise de mercado comparativa para um modelo de avaliação impulsionado por LLM.
2. Monitoramento de tendências de mercado – um agente agendado coleta contagens de listagens, preços medianos e mudanças de inventário em códigos postais para alimentar um gerador de sinais de negociação.
3. Pesquisa de investimento – um agente coleta estimativas de rendimento de aluguel, indicadores de custo de renovação e dados de distritos escolares para enriquecer uma base de conhecimento RAG para decisões de portfólio.

Em cada caso, o agente precisa de dados confiáveis e legíveis por máquina, sem gastar tokens em solicitações falhadas ou análise de HTML.

Por que solicitações HTTP brutas falham para agentes

Solicitações HTTP diretas ao Zillow rapidamente encontram obstáculos que desperdiçam o orçamento de computação e tokens de um agente:

• Limitação de taxa – o Zillow impõe limites de solicitações por IP; um agente ingênuo verá respostas HTTP 429 e deve implementar lógica de retrocesso.
• Renderização de JavaScript – muitas páginas de propriedades carregam dados do lado do cliente; HTML bruto retorna apenas estruturas sem conteúdo utilizável.
• Detecção de bots – impressões digitais de navegadores sem cabeça acionam CAPTCHAs ou bloqueios totais, forçando intervenção manual.
• Desperdício de tokens – solicitações falhadas consomem chamadas de API e janelas de contexto LLM com mensagens de erro em vez de dados úteis.

Esses padrões forçam engenheiros a escrever loops de raspagem frágeis que distraem da lógica central do agente.

Conectando seu agente ao Zillow via AlterLab

A API Extract da AlterLab (/api/v1/extract) retorna dados estruturados diretamente, eliminando a necessidade de parsers personalizados. A API lida com Chrome sem cabeça, rotação de proxies e contorno de medidas anti-bot nos bastidores.

Exemplo em Python

```python title="agent_zillow_extract.py" {3-8}

client = alterlab.Client("SUA_CHAVE_API")

Solicite título, preço e descrição de uma listagem do Zillow

result = client.extract(
url="https://www.zillow.com/homedetails/123-Main-St-Seattle-WA-98101/20567890_zpid/",
schema={
"title": "string",
"price": "string",
"description": "string",
"bedrooms": "integer",
"bathrooms": "number",
"zipcode": "string"
}
)

result.data é um dicionário simples pronto para seu LLM

print(result.data)

### equivalente cURL


```bash title="Terminal"
curl -X POST https://api.alterlab.io/api/v1/extract \
  -H "X-API-Key: SUA_CHAVE" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "url": "https://www.zillow.com/homedetails/123-Main-St-Seattle-WA-98101/20567890_zpid/",
    "schema": {
      "title": "string",
      "price": "string",
      "description": "string",
      "bedrooms": "integer",
      "bathrooms": "number",
      "zipcode": "string"
    }
  }'

Se você precisar do HTML bruto (por exemplo, para alimentar um modelo de visão), use a API Scrape (/api/v1/scrape) com a mesma autenticação.

Quando escolher Scrape em vez de Extract

• Use Extract quando você quiser campos pré-definidos (preço, endereço, etc.) como JSON.
• Use Scrape quando você precisar da página renderizada completa para processamento posterior ou análise visual.

Ambos os endpoints aceitam parâmetros como min_tier para forçar um nível de renderização específico e formats para solicitar saída em JSON, Markdown ou texto simples.

Usando a API de Pesquisa para consultas do Zillow

Agentes frequentemente precisam descobrir listagens com base em critérios em vez de uma URL conhecida. A API de Pesquisa da AlterLab (/api/v1/search) permite que você passe uma consulta em texto livre e receba resultados estruturados.

```python title="agent_zillow_search.py" {3-7}

client = alterlab.Client("SUA_CHAVE_API")

Pesquise por casas de 3 quartos abaixo de $800k em Seattle

search_result = client.search(
query="Seattle WA 3 quartos abaixo de 800000",
limit=10
)

for item in search_result.data:
print(item["url"], item["price"])

A API de Pesquisa encaminha internamente a consulta para o Zillow, renderiza a página de resultados, extrai os cartões de listagem e retorna cada um como um objeto estruturado. Este padrão é ideal para agentes que constroem pipelines dinâmicos de sourcing de propriedades.

## Integração MCP
A AlterLab fornece um servidor MCP (Modelo-Contexto-Protocolo) que expõe as APIs Extract e Search como ferramentas compatíveis com Claude Desktop, chamadas de função GPT ou Cursor. Agentes podem chamar `alterlab_extract` ou `alterlab_search` como qualquer outra ferramenta, recebendo dados estruturados diretamente na janela de contexto do LLM.

Veja o guia completo: [AlterLab para Agentes de IA](https://alterlab.io/docs/tutorials/ai-agent).

## Construindo um pipeline de avaliação de propriedades
Abaixo está um exemplo de ponta a ponta mostrando como um agente de IA pode produzir uma estimativa de avaliação usando dados ao vivo do Zillow.

### Passo 1 – Defina o objetivo do agente
O agente recebe um pedido do usuário: “Estime o valor de mercado de 456 Oak Ave, Portland, OR.”

### Passo 2 – Localize a propriedade via Pesquisa


```python title="pipeline_step1.py" {3-6}
search = client.search(
    query="456 Oak Ave Portland OR",
    limit=1
)
property_url = search.data[0]["url"]

Passo 3 – Extraia campos estruturados

```python title="pipeline_step2.py" {3-9}
data = client.extract(
url=property_url,
schema={
"price": "string",
"bedrooms": "integer",
"bathrooms": "number",
"sqft": "integer",
"year_built": "integer",
"zipcode": "string"
}
)

### Passo 4 – Alimente o LLM com dados limpos


```python title="pipeline_step3.py" {3-6}
prompt = f"""
Você é um analista de imóveis. Usando os seguintes detalhes da propriedade, forneça uma estimativa concisa de valor de mercado e uma breve justificativa.

{data.data}
"""
valuation = llm.generate(prompt)
print(valuation)

Passo 5 – Retorne a resposta ao usuário

O agente envia a saída do LLM de volta ao usuário, completando a chamada da ferramenta. Sem análise de HTML, sem loops de tentativa, e o orçamento de tokens do agente é gasto exclusivamente em raciocínio.

Infográfico: Etapas no pipeline

Infográfico: Estatísticas de desempenho

Principais conclusões

• Use a API Extract da AlterLab para transformar qualquer página do Zillow em JSON pronto para uso para seu agente de IA.
• A API de Pesquisa permite a descoberta orientada por consulta sem codificar URLs.
• O MCP permite expor a AlterLab como uma ferramenta de primeira classe para agentes baseados em LLM, reduzindo o código de cola.