Pilas de IA
Agentes con tipado seguro usando herramientas de scraping de Piloterr
Crea agentes de Pydantic AI que llamen a las APIs REST de Piloterr como herramientas tipadas. Obtén JSON estructurado de sitios protegidos con validación de entradas, salidas e inyección de dependencias.
- Funciones @agent.tool tipadas con modelos Pydantic
- Llamadas HTTP asíncronas a Piloterr
- JSON estructurado ideal para salidas de agentes validadas
- Evasión de anti-bots sin mantenimiento de navegadores
De un vistazo
Tipado
entrada/salida de herramientas
500
fuentes de datos
Asíncrono
listo para HTTP
REST
API HTTP
Por qué conectar Pydantic AI
Contratos de herramientas validados
Define modelos de entrada/salida Pydantic para cada endpoint de Piloterr, detecta cargas incorrectas antes de que lleguen a la API.
Agentes Python modernos
Entorno de ejecución de agentes ligero con soporte asíncrono de primera clase para llamadas de scraping limitadas por I/O.
Inyección de dependencias
Inyecta claves API y clientes HTTP mediante RunContext, manejo limpio de secretos en producción.
Datos web confiables
Los agentes consumen JSON de Piloterr en lugar de analizar HTML, menos alucinaciones y mejores citas.
Casos de uso de Pydantic AI + Piloterr
Agentes Python en producción impulsados por datos web en tiempo real.
Agentes de investigación
Herramientas tipadas de noticias y SERP que alimentan respuestas resumidas con metadatos de fuentes.
Servicios de enriquecimiento
Endpoint de API que enriquece leads mediante scrapings de LinkedIn y datos de empresas.
Agentes de monitoreo
Ejecuciones programadas comparan salidas de scraping y emiten alertas estructuradas.
Copilotos internos
Bots para Slack o CLI respaldados por herramientas de Piloterr con esquemas estrictos.
Por qué Pydantic AI + Piloterr
| Enfoque | Solución propia | Piloterr |
|---|---|---|
| Herramientas de solicitudes sin tipado | Deriva de esquemas, errores en tiempo de ejecución | Entrada/salida validada con Pydantic |
| Scrapers httpx DIY | Bloqueados en objetivos con WAF | Evasión gestionada |
| Respuestas en diccionario sin procesar | El agente malinterpreta campos | Esquemas JSON estables |
| Frameworks de agentes pesados | Configuración compleja | Envoltorio de herramientas minimalista |
Conecta Pydantic AI en cuatro pasos
Paso 1
Instala Pydantic AI
pip install pydantic-ai httpx
Paso 2
Obtén tu clave API
Configura PILOTERR_API_KEY en tu entorno.
Obtén tu clave APIPaso 3
Registra herramientas de Piloterr
Añade funciones @agent.tool que llamen a endpoints REST y devuelvan modelos tipados.
Paso 4
Ejecuta el agente
agent.run_sync() o await agent.run(), el modelo elige herramientas cuando se necesitan datos en tiempo real.
Recetas de flujos de trabajo
API de enriquecimiento tipada
Ruta de FastAPI que ejecuta un agente Pydantic AI con herramientas de LinkedIn y datos de empresas.
Bot de investigación asíncrono
Llamadas concurrentes httpx a múltiples endpoints de Piloterr en una sola ejecución del agente.
Tarea de monitoreo validada
Cron invoca un agente que genera un modelo de alerta Pydantic cuando cambian los precios.
Asistente de investigación en CLI
Copiloto de terminal con esquema de salida estricto para inteligencia de mercado semanal.
Cuándo elegir Pydantic AI frente a otros frameworks
Escenario
Agentes Python con tipado seguro
Recomendación: Pydantic AI
Escenario
Equipos de agentes con múltiples roles
Recomendación: CrewAI
Escenario
Grafos con puntos de control
Recomendación: LangGraph
Escenario
Asistentes de codificación en IDE
Recomendación: MCP
Ejemplo de herramienta Pydantic AI
Un agente tipado con una herramienta de Google News a través de Piloterr.
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="Eres un asistente de investigación con herramientas de scraping web.",
)
@agent.tool
async def search_google_news(ctx: RunContext[None], params: NewsQuery) -> dict:
"""Busca en Google News artículos recientes."""
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("¿Cuáles son los últimos titulares sobre regulación de IA en Francia?")
print(result.output)
LangChain
LangGraph
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