In diesem Video zeige ich hauptsächlich, wie Sie auf einem mobilen Gerät eine KI-gestützte Web-Scraping-Pipeline mit FlowOS - einer verteilten Ausführungsengine für Petrinetze - erstellen und debuggen können.
🔧 Was wir erstellen:
Eine Scraping-Pipeline, die URLs entgegennimmt, sie gegen ein Register dedupliziert, eindeutige URLs an Claude zur Inhaltsextraktion sendet und Ergebnisse basierend auf Vertrauensbewertungen weiterleitet.
🤖 Arbeiten mit Claude Code:
Sehen Sie zu, wie Claude in Echtzeit hilft, eine festgefahrene Transition zu debuggen - Probleme mit der Hostkonfiguration, optionalen Voreinstellungen und den richtigen API-Endpunkten zu identifizieren, um manuell Transitionen auszulösen.
⚡ Wichtige Konzepte:
• Petrinetzorte als verteilte Token-Warteschlangen
• Übergangsinformationen mit ArcQL-Abfragen
• MAP-Aktionen zur Token-Transformation
• Emit-Regeln für bedingte Weiterleitung
• Laufzeit- vs. visuelle PNML-Speicherung
• Master-gesteuerte vs. Executor-gesteuerte Transitionen
• Der fireOnce-Endpunkt zum Debuggen
🛠️ Tech-Stack:
• FlowOS (flow-net-master, flow-net-node, flow-net-executor)
• Claude Code CLI für Pair Programming
• Spring Boot reaktive Dienste
• Petrinetz-Formalismus zur Workflow-Orchestrierung
Die Pipeline verarbeitet eine URL durch Deduplication → Claude-Extraktion → Qualitätsbewertung → vertrauensbasierte Weiterleitung.
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Agentic-Nets ist eine verwaltete Laufzeitumgebung für autonome KI-Agenten. Agenten leben innerhalb formaler Petrinetze, die definieren, was sie sehen können, was sie tun können und wie Ergebnisse fließen, mit typisierten Tokens, Event-Sourcing, einem Berechtigungsmodell und einem Geheimnisspeicher.
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