En este video, demuestro principalmente cómo en un dispositivo móvil puedes construir y depurar un pipeline de web scraping potenciado por IA utilizando FlowOS, un motor de ejecución de redes de Petri distribuido.
🔧 Lo que construimos:
Un pipeline de scraping que toma URLs, las deduplica contra un registro, envía URLs únicas a Claude para la extracción de contenido y enruta resultados basados en puntajes de confianza.
🤖 Trabajando con Claude Code:
Observa cómo Claude ayuda a depurar una transición atascada en tiempo real, identificando problemas con la configuración del host, presets opcionales y los endpoints de API correctos para activar manualmente las transiciones.
⚡ Conceptos clave cubiertos:
• Lugares de redes de Petri como colas de tokens distribuidas
• Inscripciones de transiciones con consultas ArcQL
• Acciones MAP para transformación de tokens
• Reglas de emisión para enrutamiento condicional
• Almacenamiento PNML en tiempo de ejecución vs visual
• Transiciones gestionadas por el maestro vs gestionadas por el ejecutor
• El endpoint fireOnce para depuración
🛠️ Stack Tecnológico:
• FlowOS (flow-net-master, flow-net-node, flow-net-executor)
• Claude Code CLI para programación en pareja
• Servicios reactivos de Spring Boot
• Formalismo de redes de Petri para orquestación de flujos de trabajo
El pipeline procesa una URL a través de deduplicación → extracción de Claude → evaluación de calidad → enrutamiento basado en confianza.
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Agentic-Nets es un entorno de ejecución gobernado para agentes de IA autónomos. Los agentes viven dentro de redes de Petri formales que definen lo que pueden ver, lo que pueden hacer y cómo fluyen los resultados, con tokens tipados, sourcing de eventos, un modelo de permisos y un vault de secretos.
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