In diesem Tutorial lernen Sie, wie Sie einen KI-gestützten Autosuch-Agenten erstellen, der die besten Autooptionen basierend auf Budget, Kilometerstand, Markenpräferenzen und Stadt intelligent empfiehlt – alles unter Verwendung von Echtzeit-Autoanzeigen, die gesammelt wurden.
Sie werden einen vollständigen Workflow erstellen, der:
→ Live-Autoanzeigen von Cars.com mit Scrapegraph AI abruft
→ Strukturierte Ergebnisse in MongoDB speichert
→ CrewAI + Nebius LLM für Schlussfolgerungen und Empfehlungen nutzt
→ Alles in einer sauberen Streamlit-Benutzeroberfläche präsentiert
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☠️ Hashtags: #aiagents #mcp #llm
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🧑🏼💻EINIGE INFOS
Nebius Token Factory: Eine produktionsreife KI-Inferenzplattform, die es Teams ermöglicht, Open-Source- oder benutzerdefinierte Modelle in großem Maßstab mit Sub-Sekunden-Latenz, automatischer Skalierung und unternehmensgerechter Zuverlässigkeit bereitzustellen.
ScrapeGraph AI: Ein KI-gestützter Web-Scraping-Dienst, der strukturierte Daten von beliebigen Websites extrahiert – dynamische Inhalte, Proxys und komplexe Layouts verarbeitet – für RAG-Pipelines, Agenten oder Datenanreicherung.
CrewAI: Ein Multi-Agenten-Orchestrierungsframework, in dem KI-„Agenten“ mit definierten Rollen und Werkzeugen (wie Web-Scrapern, DB-Connectors, Dateiparsern) zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben, Workflows und Pipelines zu automatisieren.
MongoDB: Eine Open-Source-NoSQL-Dokumentdatenbank, die flexible, JSON-ähnliche Dokumente (BSON) speichert und schemafreie Speicherung, horizontale Skalierbarkeit und umfangreiche Abfragen für strukturierte/semi-strukturierte/unstrukturierte Daten ermöglicht.