Neste tutorial, você aprenderá a construir um Agente Encontrador de Carros com tecnologia de IA que recomenda de forma inteligente as melhores opções de carros com base no orçamento, quilometragem, preferências de marca e cidade — tudo usando anúncios reais de carros extraídos em tempo real.
Você construirá um fluxo de trabalho completo que:
→ Extrai anúncios ao vivo do Cars.com usando Scrapegraph AI
→ Armazena resultados estruturados no MongoDB
→ Usa CrewAI + Nebius LLM para raciocínio e recomendações
→ Apresenta tudo em uma interface limpa do Streamlit
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🧑🏼💻ALGUMAS INFORMAÇÕES
Nebius Token Factory: Uma plataforma de inferência de IA de nível de produção que permite que equipes implantem modelos de código aberto ou personalizados em escala com latência de sub-segundo, escalonamento automático e confiabilidade de nível empresarial.
ScrapeGraph AI: Um serviço de web scraping com tecnologia de IA que extrai dados estruturados de sites arbitrários — lidando com conteúdo dinâmico, proxies e layouts complexos — para pipelines RAG, agentes ou enriquecimento de dados.
CrewAI: Uma estrutura de orquestração multi-agente onde “agentes” de IA colaboram usando papéis e ferramentas definidos (como web scrapers, conectores de DB, analisadores de arquivos) para automatizar tarefas complexas, fluxos de trabalho e pipelines.
MongoDB: Um banco de dados orientado a documentos NoSQL de código aberto que armazena documentos flexíveis, semelhantes a JSON (BSON), permitindo armazenamento sem esquema, escalabilidade horizontal e consultas ricas para dados estruturados/semi-estruturados/não estruturados.