Neste vídeo, demonstro principalmente como em dispositivos móveis você pode construir e depurar um pipeline de web scraping potencializado por IA usando o FlowOS - um motor de execução de rede de Petri distribuído.
🔧 O que construímos:
Um pipeline de scraping que recebe URLs, as deduplica contra um registro, envia URLs únicas para Claude para extração de conteúdo e roteia resultados com base em pontuações de confiança.
🤖 Trabalhando com Claude Code:
Assista enquanto Claude ajuda a depurar uma transição travada em tempo real - identificando problemas com a configuração do host, presets opcionais e os endpoints da API corretos para disparar transições manualmente.
⚡ Conceitos-chave abordados:
• Lugares de rede de Petri como filas de tokens distribuídas
• Inscrições de transição com consultas ArcQL
• Ações MAP para transformação de tokens
• Regras de emissão para roteamento condicional
• Armazenamento PNML em tempo de execução vs visual
• Transições gerenciadas por mestre vs gerenciadas por executor
• O endpoint fireOnce para depuração
🛠️ Stack Tecnológico:
• FlowOS (flow-net-master, flow-net-node, flow-net-executor)
• Claude Code CLI para programação em par
• Serviços reativos Spring Boot
• Formalismo de rede de Petri para orquestração de fluxo de trabalho
O pipeline processa uma URL através de deduplicação → extração pelo Claude → avaliação de qualidade → roteamento baseado em confiança.
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Agentic-Nets é um runtime governado para agentes autônomos de IA. Os agentes vivem dentro de redes de Petri formais que definem o que podem ver, o que podem fazer e como os resultados fluem, com tokens tipados, sourcing de eventos, um modelo de permissões e um cofre de segredos.
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