Stacks de IA
Agentes com tipagem segura usando ferramentas de scraping do Piloterr
Crie agentes Pydantic AI que chamam as APIs REST do Piloterr como ferramentas tipadas. Obtenha JSON estruturado de sites protegidos com validação de entradas, saídas e injeção de dependências.
- Funções @agent.tool tipadas com modelos Pydantic
- Chamadas HTTP assíncronas para o Piloterr
- JSON estruturado ideal para saídas validadas de agentes
- Bypass de anti-bot sem manutenção de navegador
Visão geral
Tipado
entrada/saída de ferramentas
500
fontes de dados
Assíncrono
pronto para HTTP
REST
API HTTP
Por que conectar Pydantic AI
Contratos de ferramentas validados
Defina modelos de entrada/saída Pydantic para cada endpoint do Piloterr, capture payloads inválidos antes que cheguem à API.
Agentes Python modernos
Ambiente de execução de agentes leve com suporte assíncrono de primeira classe para chamadas de scraping limitadas por I/O.
Injeção de dependências
Injete chaves de API e clientes HTTP via RunContext, tratamento limpo de segredos em produção.
Dados da web confiáveis
Agentes consomem JSON do Piloterr em vez de analisar HTML, menos alucinações, melhores citações.
Casos de uso: Pydantic AI + Piloterr
Agentes Python em produção alimentados por dados da web em tempo real.
Agentes de pesquisa
Ferramentas de notícias e SERP tipadas fornecem respostas resumidas com metadados de fonte.
Serviços de enriquecimento
Endpoint de API que enriquece leads via LinkedIn e scraping de empresas.
Agentes de monitoramento
Execuções agendadas comparam saídas de scraping e emitem alertas estruturados.
Copilotos internos
Bots para Slack ou CLI apoiados por ferramentas do Piloterr com esquemas rigorosos.
Por que Pydantic AI + Piloterr
| Abordagem | Solução própria | Piloterr |
|---|---|---|
| Ferramentas de requisições não tipadas | Drift de esquema, erros em tempo de execução | Entrada/saída validada com Pydantic |
| Scrapers httpx DIY | Bloqueados em alvos com WAF | Bypass gerenciado |
| Respostas em dicionário bruto | Agente interpreta campos incorretamente | Esquemas JSON estáveis |
| Frameworks de agentes pesados | Configuração complexa | Wrapper de ferramenta minimalista |
Conecte o Pydantic AI em quatro passos
Passo 1
Instale o Pydantic AI
pip install pydantic-ai httpx
Passo 2
Obtenha sua chave de API
Defina PILOTERR_API_KEY no seu ambiente.
Obtenha sua chave de APIPasso 3
Registre as ferramentas do Piloterr
Adicione funções @agent.tool que chamam endpoints REST e retornam modelos tipados.
Passo 4
Execute o agente
agent.run_sync() ou await agent.run(), o modelo escolhe as ferramentas quando dados ao vivo são necessários.
Receitas de fluxo de trabalho
API de enriquecimento tipada
Rota FastAPI executa um agente Pydantic AI com ferramentas do LinkedIn e de empresas.
Bot de pesquisa assíncrono
Chamadas httpx concorrentes para múltiplos endpoints do Piloterr em uma única execução do agente.
Tarefa de monitoramento validada
Cron invoca um agente que gera um modelo de alerta Pydantic quando os preços mudam.
Assistente de pesquisa CLI
Copiloto de terminal com esquema de saída estrito para inteligência de mercado semanal.
Quando escolher Pydantic AI vs outros frameworks
Cenário
Agentes Python com tipagem segura
Recomendação: Pydantic AI
Cenário
Equipes de agentes com múltiplas funções
Recomendação: CrewAI
Cenário
Grafos com checkpoints
Recomendação: LangGraph
Cenário
Assistentes de codificação em IDEs
Recomendação: MCP
Exemplo de ferramenta com Pydantic AI
Um agente tipado com uma ferramenta do Google News via 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="You are a research assistant with web scraping tools.",
)
@agent.tool
async def search_google_news(ctx: RunContext[None], params: NewsQuery) -> dict:
"""Search Google News for recent articles."""
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("What are the latest AI regulation headlines in France?")
print(result.output)
LangChain
LangGraph
CrewAI
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