Zum Hauptinhalt springen
Netzwerkstatus
Anmelden
Piloterr
Pydantic AI logo

KI-Stacks

Typsichere Agenten mit Piloterr-Scraping-Tools

Erstellen Sie Pydantic AI-Agenten, die Piloterr-REST-APIs als typisierte Tools aufrufen. Erhalten Sie strukturiertes JSON von geschützten Websites mit validierten Eingaben, Ausgaben und Dependency Injection.

Kostenlos starten (+500 Credits)Preise ansehen
  • Typisierte @agent.tool-Funktionen mit Pydantic-Modellen
  • Async-freundliche HTTP-Aufrufe an Piloterr
  • Strukturiertes JSON ideal für validierte Agentenausgaben
  • Anti-Bot-Umgehung ohne Browser-Wartung

Auf einen Blick

Typisiert

Tool-Ein-/Ausgabe

500

Datenquellen

Async

HTTP-ready

REST

HTTP-API

Warum Pydantic AI verbinden?

  • Validierte Tool-Verträge

    Definieren Sie Pydantic-Eingabe-/Ausgabemodelle für jeden Piloterr-Endpunkt, um fehlerhafte Payloads zu erkennen, bevor sie die API erreichen.

  • Moderne Python-Agenten

    Leichtgewichtige Agenten-Laufzeit mit erstklassiger Async-Unterstützung für I/O-intensive Scraping-Aufrufe.

  • Dependency Injection

    API-Schlüssel und HTTP-Clients über RunContext injizieren, saubere Geheimnisverwaltung in der Produktion.

  • Zuverlässige Webdaten

    Agenten nutzen Piloterr-JSON anstelle von HTML-Parsing, weniger Halluzinationen, bessere Zitate.

Pydantic AI + Piloterr-Anwendungsfälle

Produktionsreife Python-Agenten, betrieben mit Live-Webdaten.

  • Forschungsagenten

    Typisierte News- und SERP-Tools liefern zusammengefasste Antworten mit Quellmetadaten.

  • Anreicherungsdienste

    API-Endpunkt, der Leads über LinkedIn- und Unternehmens-Scraping anreichert.

  • Überwachungsagenten

    Geplante Durchläufe vergleichen Scraping-Ausgaben und senden strukturierte Warnmeldungen.

  • Interne Copiloten

    Slack- oder CLI-Bots, unterstützt durch Piloterr-Tools mit strengen Schemata.

Warum Pydantic AI + Piloterr

AnsatzEigene LösungPiloterr
Ungetypte Request-ToolsSchema-Drift, LaufzeitfehlerPydantic-validierte Ein-/Ausgabe
DIY httpx-ScraperBlockiert bei WAF-ZielenVerwaltete Umgehung
Roh-Dict-AntwortenAgent liest Felder falschStabile JSON-Schemata
Schwere Agenten-FrameworksKomplexe EinrichtungMinimaler Tool-Wrapper

Pydantic AI in vier Schritten verbinden

  1. Schritt 1

    Pydantic AI installieren

    pip install pydantic-ai httpx

  2. Schritt 2

    API-Schlüssel abrufen

    PILOTERR_API_KEY in Ihrer Umgebung setzen.

    API-Schlüssel abrufen

  3. Schritt 3

    Piloterr-Tools registrieren

    @agent.tool-Funktionen hinzufügen, die REST-Endpunkte aufrufen und typisierte Modelle zurückgeben.

  4. Schritt 4

    Agent ausführen

    agent.run_sync() oder await agent.run(), das Modell wählt Tools aus, wenn Live-Daten benötigt werden.

Workflow-Rezepte

  • Typisierte Anreicherungs-API

    FastAPI-Route führt einen Pydantic AI-Agenten mit LinkedIn- und Unternehmens-Tools aus.

  • Asynchroner Recherche-Bot

    Gleichzeitige httpx-Aufrufe an mehrere Piloterr-Endpunkte in einem Agenten-Durchlauf.

  • Validierter Überwachungsjob

    Cron ruft einen Agenten auf, der ein Pydantic-Alarmmodell ausgibt, wenn sich Preise ändern.

  • CLI-Recherche-Assistent

    Terminal-Copilot mit strengem Ausgabeschema für wöchentliche Marktinformationen.

Wann Pydantic AI vs. andere Frameworks wählen

  • Szenario

    Typsichere Python-Agenten

    Empfehlung: Pydantic AI

  • Szenario

    Multi-Rollen-Agenten-Teams

    Empfehlung: CrewAI

  • Szenario

    Graphen mit Checkpoints

    Empfehlung: LangGraph

  • Szenario

    IDE-Coding-Assistenten

    Empfehlung: MCP

Beispiel für ein Pydantic AI-Tool

Ein typisierter Agent mit einem Google News-Tool über Piloterr.

API-Bibliothek durchstöbern
Python
import os
import httpx
from pydantic import BaseModel
from pydantic_ai import Agent, RunContext

PILOTERR_KEY = os.environ["PILOTERR_API_KEY"]
BASE = "https://api.piloterr.com/v2"

class NewsQuery(BaseModel):
    query: str
    location: str = "Paris, FR"

agent = Agent(
    "openai:gpt-4.1-mini",
    system_prompt="Sie sind ein Recherche-Assistent mit Web-Scraping-Tools.",
)

@agent.tool
async def search_google_news(ctx: RunContext[None], params: NewsQuery) -> dict:
    """Suche auf Google News nach aktuellen Artikeln."""
    async with httpx.AsyncClient(timeout=60) as client:
        response = await client.post(
            f"{BASE}/google/news",
            headers={"x-api-key": PILOTERR_KEY, "Content-Type": "application/json"},
            json={"query": params.query, "location": params.location, "page": 1},
        )
        response.raise_for_status()
        return response.json()

result = agent.run_sync("Was sind die neuesten Schlagzeilen zur KI-Regulierung in Frankreich?")
print(result.output)
Pydantic AI-Dokumentation

Siehe auch

LangChain logoLangChainLangGraph logoLangGraphCrewAI logoCrewAIMCP logoMCP

Transparente Credit-Preise

Zahlen Sie nur für erfolgreiche Anfragen. Starten Sie mit +500 Credits, dann skalieren Sie mit Plänen ab 49 $/Monat.

Premium

$49/Monat

18,000 Credits

Premium+

$99/Monat

40,000 Credits

Startup

$249/Monat

110,000 Credits

Alle Pläne und Credit-Modi anzeigen →Schätzen Sie Ihren monatlichen Bedarf →

Bereit loszulegen?

Ihre Web-Scraping-API ist nur einen Klick entfernt. Starten Sie mit +500 Credits, ohne Infrastruktur einrichten zu müssen, ohne Proxys zu verwalten und ohne Kreditkarte.

  • +500 Credits
  • Keine Kreditkarte erforderlich
  • Alle Endpunkte enthalten
Kostenlos starten (+500 Credits)Mit einem Datenexperten sprechen