KI-Stacks
Stateful Agent-Graphen mit Piloterr-Tools
Erstellen Sie LangGraph-Workflows, die Piloterr REST-APIs als Tools aufrufen. Orchestrieren Sie mehrstufige Scrape → Analysieren → Handeln-Schleifen mit Checkpoints, Verzweigungen und menschlicher Interaktion.
- ReAct- und benutzerdefinierte StateGraph-Muster
- Jeden Piloterr-Endpunkt als LangChain-Tool einbinden
- Strukturiertes JSON für zuverlässige Graph-Übergänge
- Produktionsreife Anti-Bot-Umgehung bei jedem Scrape-Schritt
Auf einen Blick
Graph
stateful Agents
Tools
Piloterr-APIs
500
Datenquellen
REST
HTTP-API
Warum LangGraph verbinden?
Mehrstufige Forschungsgraphen
Verketten Sie Scrape-, Filter- und Zusammenfassungs-Knoten. LangGraph speichert den Zustand zwischen Piloterr-Tool-Aufrufen.
Verzweigung basierend auf Live-Daten
Leiten Sie Graph-Kanten basierend auf JSON-Feldern, die von Piloterr-Endpunkten zurückgegeben werden.
Menschliche Interaktion im Prozess
Unterbrechen Sie Graphen zur Überprüfung, nachdem Scrapes sensible oder hochrelevante Daten zurückgegeben haben.
LangChain-kompatibel
Verwenden Sie dieselben @tool-Wrapper, die Sie für LangChain erstellt haben, und integrieren Sie sie in LangGraph-Agents.
LangGraph + Piloterr-Muster
Graph-basierte Workflows für Forschung, Betrieb und Anreicherung.
Forschungsschleifen
Der Agent iteriert über SERP- und News-Scrapes, bis genügend Quellen gesammelt sind.
Anreicherungspipelines
Sequenzieller Graph: Domain → Unternehmen → LinkedIn → bewertete Ausgabe.
Überwachungsgraphen
Geplante Aufrufe vergleichen Scrape-Hashes und lösen Alarme aus.
Tool-Routing-Agents
Ein Supervisor-Knoten wählt die passende Piloterr-API für jede Teilaufgabe aus.
LangGraph + Piloterr vs. lineare Ketten
| Ansatz | Eigene Lösung | Piloterr |
|---|---|---|
| Lineare LangChain-Kette | Feste Scrape-Reihenfolge | Dynamisches Tool-Routing |
| Rohdaten-Abrufknoten | Blockiert auf WAF-geschützten Seiten | Gemanagtes Umgehen von Schutzmechanismen |
| Zustandslose Skripte | Kein Wiederholungsversuch / Checkpoint | Graph-Checkpoints |
| HTML-Parsing-Knoten | Instabile Selektoren | Stabile JSON-Schemata |
LangGraph in vier Schritten verbinden
Schritt 1
LangGraph installieren
pip install langgraph langchain-openai requests
Schritt 2
Ihren API-Schlüssel abrufen
Setzen Sie PILOTERR_API_KEY in Ihrer Umgebung.
Ihren API-Schlüssel abrufenSchritt 3
Piloterr-Tools definieren
Erstellen Sie @tool-Funktionen, die REST-Endpunkte aufrufen – dasselbe Muster wie bei LangChain.
Schritt 4
Den Graphen erstellen
Verwenden Sie create_react_agent oder StateGraph mit Ihren Tools und kompilieren Sie mit einem Checkpoint.
Workflow-Rezepte
Iterative SERP-Recherche
Der Graph durchläuft News- und Web-Such-Tools, bis der Agent genügend Quellenangaben hat.
Lead-Anreicherungsgraph
Verzweigung basierend auf der Unternehmensgröße nach Domain-Scrape, Weiterleitung an verschiedene CRM-Felder.
Preismonitor mit menschlicher Interaktion
Scrapen von Produktseiten, Pause für manuelle Freigabe vor dem Versenden von Slack-Benachrichtigungen.
Supervisor + Worker-Scrapes
Ein Supervisor-Knoten weist Amazon- oder Walmart-Tools Worker-Sub-Agents zu.
Wann LangGraph vs. LangChain wählen?
Szenario
Mehrstufige Schleifen und Verzweigungen
Empfehlung: LangGraph
Szenario
Einfacher Einzel-Agent
Empfehlung: LangChain create_agent
Szenario
Rollenbasierte Multi-Agent-Teams
Empfehlung: CrewAI
Szenario
RAG-Indizierung
Empfehlung: LlamaIndex
Beispiel für einen LangGraph-ReAct-Agenten
Ein Graph-Agent mit einem Google News-Tool, unterstützt von Piloterr.
import os
import requests
from langchain.tools import tool
PILOTERR_KEY = os.environ["PILOTERR_API_KEY"]
BASE = "https://api.piloterr.com/v2"
@tool
def search_google_news(query: str, location: str = "Paris, FR") -> dict:
"""Suche auf Google News nach aktuellen Artikeln zu einer Abfrage."""
response = requests.post(
f"{BASE}/google/news",
headers={"x-api-key": PILOTERR_KEY, "Content-Type": "application/json"},
json={"query": query, "location": location, "page": 1},
timeout=60,
)
response.raise_for_status()
return response.json()Siehe auch
LangChain
CrewAI
Pydantic AI
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