💸 FinancialAssistant

💸 FinancialAssistant

O FinancialAssistant é um assistente financeiro inteligente que utiliza LLMs (Modelos de Linguagem) e uma arquitetura modular baseada em agentes para ajudar usuários a:

• 📊 Calcular sua reserva de emergência
• 💰 Avaliar sua capacidade de poupança
• 📈 Obter sugestões de investimento
• 🤝 Conversar sobre educação financeira em geral

Ele integra ferramentas externas (APIs) para cálculos e simulações financeiras, e usa o LLM para explicar as respostas de forma humana, empática e personalizada.

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🚀 Tecnologias utilizadas

• Python 3.10+
• LangGraph
• LangChain
• Google Gemini (via langchain_google_genai)
• Requests
• .env + dotenv

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🧠 Arquitetura

O projeto é composto por:

1. Agentes Especializados (pasta agents/)

Cada agente é responsável por um tipo de assistência:

• GenericAgent → inicia conversas gerais e educacionais
• EmergencyFundAgent → ajuda a montar uma reserva de emergência
• SavingsAgent → analisa sua capacidade de poupar mensalmente
• InvestmentAgent → sugere investimentos com base em seu perfil

Todos usam LLMs para explicar o resultado das ferramentas de forma clara e empática.

2. Grafo conversacional (LangGraph)

• Um roteador com LLM detecta a intenção do usuário e direciona para o agente certo
• Cada agente pode manter o controle da conversa por múltiplas mensagens, usando state["intencao_pendente"]

3. Ferramentas externas (API)

APIs externas realizam os cálculos de:

• Gasto médio mensal
• Valor ideal de reserva de emergência
• Capacidade de poupança
• Sugestões de investimento

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🛠 Como rodar o projeto localmente

# 1. Clone o repositório
$ git clone https://github.com/seu-usuario/FinancialAssistant.git
$ cd FinancialAssistant

# 2. Crie um ambiente virtual
$ python -m venv venv
$ source venv/bin/activate  # ou venv\Scripts\activate no Windows

# 3. Instale as dependências
$ pip install -r requirements.txt

# 4. Configure sua chave .env
GOOGLE_API_KEY=xxxxxx
MCP_SERVER_URL=http://localhost:8000

# 5. Rode o assistente
$ python main.py

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📁 Estrutura de arquivos

FinancialAssistant/
├── agents/
│   ├── base_agent.py
│   ├── emergency_fund_agent.py
│   ├── generic_agent.py
│   ├── investment_agent.py
│   └── savings_agent.py
├── llm/
│   └── gemini_model.py
├── main.py
├── .env
└── requirements.txt

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✨ Exemplo de conversa

Você: Quero montar uma reserva de emergência
Assistente: Para calcular sua reserva de emergência, preciso saber o valor médio das suas despesas mensais. Pode me informar?

Você: Gasto cerca de 2000 reais por mês
Assistente: Com base nisso, sua reserva ideal seria de aproximadamente R$ 12.000,00 (6 meses de despesas). Assim você fica protegido em caso de imprevistos. Posso te ajudar a começar esse planejamento se quiser!

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🤝 Contribuição

Pull requests são bem-vindos! Para grandes mudanças, abra uma issue primeiro para discutir o que você gostaria de modificar.

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📄 Licença

MIT

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Desenvolvido com 💙 por Nielsen com suporte de LLMs para empoderar pessoas financeiramente