Proposta de Stack para Scraping, Crawling e RAG com LangGraph

Objetivo

Esta proposta define uma arquitetura para coleta de dados em sites, extração estruturada, validação, armazenamento e uso posterior em fluxos de IA, RAG ou respostas via API.

A ideia principal é separar claramente as responsabilidades:

FastAPI recebe as requisições externas.
LangGraph orquestra o fluxo, controla estado, decisões, retries e fallback.
Firecrawl, Playwright, SeleniumBase, httpx e ZenRows fazem a coleta dos dados.
Pydantic valida e estrutura as informações extraídas.
PostgreSQL / pgvector armazena os dados e embeddings.
LLM / RAG gera respostas, análises, resumos ou classificações.

Stack Proposta

FastAPI
  ↓
LangGraph
  ↓
Decision Engine
  ↓
Scraping Layer
  ├── httpx
  ├── Firecrawl
  ├── Playwright
  ├── SeleniumBase
  └── ZenRows
  ↓
Pydantic Validation
  ↓
PostgreSQL / pgvector
  ↓
LLM / RAG / API Response

Papel de Cada Ferramenta

Camada	Ferramenta	Papel
API	FastAPI	Receber requisições, expor endpoints e integrar sistemas externos
Orquestração	LangGraph	Controlar fluxo, estado, decisões, retries e fallback
Coleta simples	httpx	Consumir APIs públicas, páginas estáticas e HTML simples
Scraping IA-ready	Firecrawl	Fazer scraping/crawling e retornar conteúdo limpo para uso com IA
Browser automation	Playwright	Acessar páginas com JavaScript, interação e renderização dinâmica
Automação robusta	SeleniumBase	Lidar com fluxos web mais complexos, testes e automação resistente
Anti-bot/CAPTCHA	ZenRows	Usar proxy, JS rendering, anti-bot e suporte a cenários com CAPTCHA
Validação	Pydantic	Validar, normalizar e estruturar os dados extraídos
Persistência	PostgreSQL	Armazenar dados coletados e processados
Vetorização	pgvector	Armazenar embeddings para busca semântica e RAG
IA	LLM / RAG	Gerar resposta, resumo, classificação ou análise

Estratégia de Escolha da Ferramenta de Coleta

A escolha da ferramenta deve ser feita dinamicamente pelo Decision Engine, controlado pelo LangGraph.

Cenário	Ferramenta recomendada
API pública ou HTML simples	httpx
Conteúdo textual para IA ou crawling de múltiplas páginas	Firecrawl
Site com JavaScript ou renderização dinâmica	Playwright
Fluxo com interação complexa, login, cliques e navegação mais robusta	SeleniumBase
Bloqueio, anti-bot, proxy, CAPTCHA ou Cloudflare/DataDome	ZenRows

Fluxo Principal

[Diagram]

Fluxo com Fallback

[Diagram]

Ordem Recomendada de Tentativas

Uma estratégia prática seria começar pelo caminho mais simples e barato, avançando para ferramentas mais robustas somente quando necessário.

1. httpx
2. Firecrawl
3. Playwright
4. SeleniumBase
5. ZenRows

Exemplo de decisão

A página é uma API pública?
  → usa httpx

A página é HTML simples?
  → usa httpx

Precisa extrair conteúdo limpo para IA?
  → usa Firecrawl

Precisa renderizar JavaScript?
  → usa Playwright

Precisa interagir com formulários, login ou navegação complexa?
  → usa SeleniumBase

Existe bloqueio, anti-bot ou CAPTCHA?
  → usa ZenRows

Responsabilidade do LangGraph

O LangGraph deve ser responsável por:.

decidir qual ferramenta usar;
controlar o estado da execução;
aplicar retries;
executar fallback;
validar transições;
registrar falhas;
chamar ferramentas externas;
enviar dados para validação;
encaminhar dados para armazenamento;
decidir quando acionar LLM/RAG.

Responsabilidade da Scraping Layer

A camada de coleta deve conter adaptadores isolados para cada ferramenta:

scraping/
  clients/
    httpx_client.py
    firecrawl_client.py
    playwright_client.py
    seleniumbase_client.py
    zenrows_client.py
  schemas/
    extraction_schema.py
  services/
    scraping_service.py
  strategies/
    decision_strategy.py

Cada client deve ter uma interface parecida, por exemplo:

class ScrapingResult(BaseModel):
    url: str
    status_code: int | None = None
    content: str | None = None
    markdown: str | None = None
    html: str | None = None
    metadata: dict = {}
    provider: str
    success: bool
    error: str | None = None

Arquitetura Recomendada

[Diagram]

Resumo da Proposta

A arquitetura recomendada é:

FastAPI + LangGraph + httpx + Firecrawl + Playwright + SeleniumBase + ZenRows + Pydantic + PostgreSQL/pgvector + LLM/RAG

Nesta arquitetura:

FastAPI expõe a aplicação.
LangGraph controla o fluxo.
httpx, Firecrawl, Playwright, SeleniumBase e ZenRows fazem a coleta.
Pydantic valida os dados.
PostgreSQL/pgvector armazena e prepara para busca semântica.
LLM/RAG gera respostas inteligentes.

Essa abordagem permite começar simples, manter baixo custo e escalar para cenários mais complexos conforme a dificuldade do site aumenta.