Dans ce tutoriel, vous apprendrez à créer un agent de recherche de voitures alimenté par l'IA qui recommande intelligemment les meilleures options de voiture en fonction du budget, du kilométrage, des préférences de marque et de la ville — le tout en utilisant des annonces de voitures réelles extraites en temps réel.
Vous construirez un flux de travail complet qui :
→ Extrait des annonces Cars.com en direct en utilisant Scrapegraph AI
→ Stocke les résultats structurés dans MongoDB
→ Utilise CrewAI + Nebius LLM pour le raisonnement et les recommandations
→ Présente le tout dans une interface Streamlit propre
✅ LIENS PERTINENTS
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☠️ Hashtags : #aiagents #mcp #llm
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🧑🏼💻QUELQUES INFOS
Nebius Token Factory : Une plateforme d'inférence IA de niveau production qui permet aux équipes de déployer des modèles open-source ou personnalisés à grande échelle avec une latence inférieure à une seconde, une mise à l'échelle automatique et une fiabilité de niveau entreprise.
ScrapeGraph AI : Un service de web scraping alimenté par l'IA qui extrait des données structurées de sites web arbitraires — gérant le contenu dynamique, les proxies et les mises en page complexes — pour des pipelines RAG, des agents ou l'enrichissement de données.
CrewAI : Un cadre d'orchestration multi-agents où des "agents" IA collaborent en utilisant des rôles et des outils définis (comme des scrapers web, des connecteurs de base de données, des parseurs de fichiers) pour automatiser des tâches complexes, des flux de travail et des pipelines.
MongoDB : Une base de données orientée document NoSQL open-source qui stocke des documents flexibles, de type JSON (BSON), permettant un stockage sans schéma, une scalabilité horizontale et des requêtes riches pour des données structurées/semi-structurées/non structurées.