Stacks de IA
Grafos de agentes com estado usando ferramentas da Piloterr
Crie fluxos de trabalho LangGraph que chamam as APIs REST da Piloterr como ferramentas. Orquestre loops de múltiplas etapas scrape → analisar → agir com checkpoints, ramificações e intervenção humana.
- Padrões ReAct e StateGraph personalizados
- Encapsule qualquer endpoint da Piloterr como uma ferramenta LangChain
- JSON estruturado para transições confiáveis no grafo
- Bypass de anti-bot em produção em cada etapa de scrape
Visão geral
Grafo
agentes com estado
Ferramentas
APIs da Piloterr
500
fontes de dados
REST
API HTTP
Por que conectar LangGraph
Grafos de pesquisa em múltiplas etapas
Encadeie nós de scrape, filtro e resumo; o LangGraph persiste o estado entre chamadas de ferramentas da Piloterr.
Ramificação com dados ao vivo
Direcione as arestas do grafo com base em campos JSON retornados pelos endpoints da Piloterr.
Intervenção humana
Pausa os grafos para revisão após scrapes retornarem dados sensíveis ou de alto impacto.
Compatível com LangChain
Reutilize os mesmos wrappers @tool que você criou para o LangChain e os insira em agentes LangGraph.
Padrões LangGraph + Piloterr
Fluxos de trabalho baseados em grafos para pesquisa, operações e enriquecimento.
Loops de pesquisa
O agente itera em scrapes de SERP e notícias até reunir fontes suficientes.
Pipelines de enriquecimento
Grafo sequencial: domínio → empresa → LinkedIn → saída pontuada.
Grafos de monitoramento
Invocações agendadas comparam hashes de scrape e disparam alertas.
Agentes de roteamento de ferramentas
O nó supervisor escolhe a API certa da Piloterr para cada subtarefa.
LangGraph + Piloterr vs cadeias lineares
| Abordagem | Solução própria | Piloterr |
|---|---|---|
| Cadeia LangChain linear | Ordem de scrape fixa | Roteamento dinâmico de ferramentas |
| Nós de busca bruta | Bloqueados em sites com WAF | Bypass gerenciado |
| Scripts sem estado | Sem retry / checkpoint | Checkpoints no grafo |
| Nós de parsing de HTML | Seletores frágeis | Esquemas JSON estáveis |
Conecte o LangGraph em quatro etapas
Passo 1
Instale o LangGraph
pip install langgraph langchain-openai requests
Passo 2
Obtenha sua chave de API
Defina PILOTERR_API_KEY no seu ambiente.
Obtenha sua chave de APIPasso 3
Defina as ferramentas da Piloterr
Crie funções @tool que chamam endpoints REST, mesmo padrão do LangChain.
Passo 4
Construa o grafo
Use create_react_agent ou StateGraph com suas ferramentas e compile com um checkpointer.
Receitas de fluxo de trabalho
Pesquisa iterativa em SERP
O grafo faz loops em ferramentas de busca na web e notícias até o agente ter citações suficientes.
Grafo de enriquecimento de leads
Ramifica com base no tamanho da empresa após o scrape do domínio, direcionando para diferentes campos do CRM.
Monitor de preços com HITL
Faz scrape de páginas de produtos, pausa para aprovação humana antes de enviar alertas no Slack.
Supervisor + scrapes de trabalhadores
O nó supervisor atribui ferramentas da Amazon vs Walmart a sub-agentes trabalhadores.
Quando escolher LangGraph vs LangChain
Cenário
Loops e ramificações em múltiplas etapas
Recomendação: LangGraph
Cenário
Agente único simples
Recomendação: LangChain create_agent
Cenário
Equipes multiagentes baseadas em funções
Recomendação: CrewAI
Cenário
Indexação RAG
Recomendação: LlamaIndex
Exemplo de agente ReAct com LangGraph
Um agente de grafo com uma ferramenta de Google News suportada pela 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:
"""Pesquise no Google News por artigos recentes que correspondam a uma consulta."""
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()Veja também
LangChain
CrewAI
Pydantic AI
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