Agente Autônomo Guiado por LLM para Extração de Notícias - Neres de Sousa, João V. C.; Mingardo, Lucas M.; Freire, Carlos E. T.; Traina, Agma J. M.; T. Junior, Caetano (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2025: Anais do XL Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2025)
A manutenção de scrapers com seletores fixos é onerosa, pois pequenas mudanças nas páginas os invalidam. Este artigo propõe um agente autônomo com Large Language Model (LLM) e prompts dinâmicos, capaz de extrair notícias sem conhecimento prévio do HTML. O agente opera em ciclos observar–planejar–agir, nos quais o GPT-4 decide ações (rolagem, clique, extração). Em testes com 4.898URLs da Seade e 12 portais inéditos, obteve-se 91% de recall e 95% de precision, igualando o desempenho do scraper legado. O sistema manteve qualidade superior a 90% em DOMs dinâmicos, viabilizando monitoramento de mídia em larga escala com mínima intervenção humana.