往昔写爬虫时究竟有多痛苦, 为了抓取竞品价格, 对着开发者工具F12按到手指发酸, 书写大量CSS选择器, 结果次日, divulli:nth-child(2), 人家网站进行改版, class名发生变更, 爬虫瞬间全盘崩溃, 只能连夜紧急修复Bug。累吗 真累。傻吗 现在看来是有点傻。时代变了大人。今儿个引领大伙去搞一个具备“抗造”特性的爬虫项目, 我们会运用加上AI的思路, 完全摒弃传统的解析方式, 加上AI Agent, 只要你能够讲人话, AI便能够助力你把数据抓取下来。这不单单是一个用于练习技能的项目, 更是你朝着“Agent智能体开发”迈进时获取的第一张入场券。核心原理AI Agent 凭什么比你强传统爬虫是“死”的找到网页, 进行下载, 通过人工去找规则, 规则是XPath或者Regex, 再利用其提取数据。AI Agent 爬虫是“活”的下达指令, 让其下载网页且自动转化为LLM易读的格式, 下达的指令名为: “帮我把所有商品名和价格整理成JSON”, 此指令经AI大脑分析LLM理解语义, 无视DOM结构变化后输出结果。即便网站从一种状态转变为另一种性质不同的状态, 只要身为人类的群体依旧能够明白显现出来的是价格, 人工智能便能够捕捉到实战打造你的“万能抓取 Agent”我们要用到的技术栈全开源/免费额度第一步环境配置保姆级别被吓到就两行命令。打开你的 /CMDpip install scrapegraphai playwright playwright install # 安装浏览器驱动第二步只需 10 行代码的魔法拿一个真实场景来练手, 这个场景是抓取某科技新闻网站的头条标题, 同时抓取该网站的头条链接。新建一个文件.py代码如下直接复制import os from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph # 1. 配置你的 AI 大脑这里推荐用 DeepSeek 或 OpenAI # 记得去申请个 API KeyDeepSeek 目前巨便宜适合练手 openai_key sk-xxxxxxxxxxxxxxxx # 替换你的 Key graph_config { llm: { api_key: openai_key, model: openai/gpt-3.5-turbo, # 或者 deepseek-chat }, verbose: True, # 开启话痨模式看 AI 怎么思考 headless: False, # 设置为 False 可以看到浏览器自动打开超酷 } # 2. 定义目标和任务 # 甚至是中文 PromptAI 完全听得懂 target_url https://news.ycombinator.com/ # 著名的 Hacker News prompt 请帮我提取页面上所有新闻的标题和链接并以 JSON 格式输出列表。 # 3. 创建 Agent 实例 smart_scraper SmartScraperGraph( promptprompt, sourcetarget_url, configgraph_config ) # 4. 执行见证奇迹 print( Agent 正在出发...) result smart_scraper.run() import json print(json.dumps(result, indent2, ensure_asciiFalse))第三步运行与解析运行代码python ai_spider.py那个由我们可以看到的会使一个浏览器窗口自动弹出的情况出现, 接着进行网页加载随后将该窗口关闭, 在几秒钟之后, 终端会直接打印出完美的 JSON 数据:[ { title: Show HN: I built a minimal redis server in Python, link: https://github.com/... }, { title: Why is the sky blue?, link: https://science.org/... } ]兄弟们看到了吗哪怕我一行都未曾书写, 我未曾剖析HTML结构, 我甚至不清楚它的标题究竟是处于 标签之中, 还是在 标签里这就是 Agent 的降维打击。进阶玩法让 Agent 学会翻页含金量 Up仅有简单的单页抓取算作热身, 真正的是能够规划路径的那种算是 Agent。如果你想做一个能自动搜索、点击、翻页的爬虫我们需要引入from scrapegraphai.graphs import SearchGraph # 任务去百度搜索 Python 教程并总结前 3 个结果的摘要 search_graph SearchGraph( prompt搜索 Python 2026 趋势并总结前 3 篇文章的核心观点, configgraph_config ) result search_graph.run() print(result)这个 Agent 会自动启用搜索引擎, 键入关键词, 取得搜索结果清单, 逐一进入网页阅览内容, 汇总而成并给予你。这已经不是爬虫了这是你的。私人 AI 助理避坑指南老鸟经验作为过来人必须提醒大家几点成本方面, Token 成本是这样的, AI 抓取是按照 Token 来计算费用的尽管, /GPT - 3.5 相对便宜, 然而, 假使你要抓取 100 万个网页, 那还是传统爬虫在省钱效果上更具优势AI 爬虫所适用的有, 结构复杂的情况, 反爬严重的状况, 或者低频高价值的数据场景环境关于上下文长度, 网页要是太长, 像是几万字的小说那种, 就有可能会撑爆 LLM 的上下文窗口的情况针对这种解决方法也就是采用内置的切片功能, 还可以是只提取 y 标签的思路做法反爬策略上, 虽然 Agent 模拟了真人浏览的行为动作呈现, 可是 IP 仍然是需要代理的情况要是进行大规模抓取, 要记住在其内部添加代理池。有学习AI agent资料的需求: 转发并关注, 接着私信发送话语【资料】。“编程的尽头是自动化自动化的未来是 Agent。”今天的这个项目, 代码数量极少, 然而它却象征着未来爬虫的一个关键分支。当你不再执着于 DOM 结构, 而是专心于数据价值之际, 你的技术视野已然开启了逗号。觉得有用点个赞就是对我最大的支持
接单神器？ 教你用 Python 打造全自动 AI 爬虫 Agent，躺着抓数据！
往昔写爬虫时究竟有多痛苦, 为了抓取竞品价格, 对着开发者工具F12按到手指发酸, 书写大量CSS选择器, 结果次日, divulli:nth-child(2), 人家网站进行改版, class名发生变更, 爬虫瞬间全盘崩溃, 只能连夜紧急修复Bug。累吗 真累。傻吗 现在看来是有点傻。时代变了大人。今儿个引领大伙去搞一个具备“抗造”特性的爬虫项目, 我们会运用加上AI的思路, 完全摒弃传统的解析方式, 加上AI Agent, 只要你能够讲人话, AI便能够助力你把数据抓取下来。这不单单是一个用于练习技能的项目, 更是你朝着“Agent智能体开发”迈进时获取的第一张入场券。核心原理AI Agent 凭什么比你强传统爬虫是“死”的找到网页, 进行下载, 通过人工去找规则, 规则是XPath或者Regex, 再利用其提取数据。AI Agent 爬虫是“活”的下达指令, 让其下载网页且自动转化为LLM易读的格式, 下达的指令名为: “帮我把所有商品名和价格整理成JSON”, 此指令经AI大脑分析LLM理解语义, 无视DOM结构变化后输出结果。即便网站从一种状态转变为另一种性质不同的状态, 只要身为人类的群体依旧能够明白显现出来的是价格, 人工智能便能够捕捉到实战打造你的“万能抓取 Agent”我们要用到的技术栈全开源/免费额度第一步环境配置保姆级别被吓到就两行命令。打开你的 /CMDpip install scrapegraphai playwright playwright install # 安装浏览器驱动第二步只需 10 行代码的魔法拿一个真实场景来练手, 这个场景是抓取某科技新闻网站的头条标题, 同时抓取该网站的头条链接。新建一个文件.py代码如下直接复制import os from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph # 1. 配置你的 AI 大脑这里推荐用 DeepSeek 或 OpenAI # 记得去申请个 API KeyDeepSeek 目前巨便宜适合练手 openai_key sk-xxxxxxxxxxxxxxxx # 替换你的 Key graph_config { llm: { api_key: openai_key, model: openai/gpt-3.5-turbo, # 或者 deepseek-chat }, verbose: True, # 开启话痨模式看 AI 怎么思考 headless: False, # 设置为 False 可以看到浏览器自动打开超酷 } # 2. 定义目标和任务 # 甚至是中文 PromptAI 完全听得懂 target_url https://news.ycombinator.com/ # 著名的 Hacker News prompt 请帮我提取页面上所有新闻的标题和链接并以 JSON 格式输出列表。 # 3. 创建 Agent 实例 smart_scraper SmartScraperGraph( promptprompt, sourcetarget_url, configgraph_config ) # 4. 执行见证奇迹 print( Agent 正在出发...) result smart_scraper.run() import json print(json.dumps(result, indent2, ensure_asciiFalse))第三步运行与解析运行代码python ai_spider.py那个由我们可以看到的会使一个浏览器窗口自动弹出的情况出现, 接着进行网页加载随后将该窗口关闭, 在几秒钟之后, 终端会直接打印出完美的 JSON 数据:[ { title: Show HN: I built a minimal redis server in Python, link: https://github.com/... }, { title: Why is the sky blue?, link: https://science.org/... } ]兄弟们看到了吗哪怕我一行都未曾书写, 我未曾剖析HTML结构, 我甚至不清楚它的标题究竟是处于 标签之中, 还是在 标签里这就是 Agent 的降维打击。进阶玩法让 Agent 学会翻页含金量 Up仅有简单的单页抓取算作热身, 真正的是能够规划路径的那种算是 Agent。如果你想做一个能自动搜索、点击、翻页的爬虫我们需要引入from scrapegraphai.graphs import SearchGraph # 任务去百度搜索 Python 教程并总结前 3 个结果的摘要 search_graph SearchGraph( prompt搜索 Python 2026 趋势并总结前 3 篇文章的核心观点, configgraph_config ) result search_graph.run() print(result)这个 Agent 会自动启用搜索引擎, 键入关键词, 取得搜索结果清单, 逐一进入网页阅览内容, 汇总而成并给予你。这已经不是爬虫了这是你的。私人 AI 助理避坑指南老鸟经验作为过来人必须提醒大家几点成本方面, Token 成本是这样的, AI 抓取是按照 Token 来计算费用的尽管, /GPT - 3.5 相对便宜, 然而, 假使你要抓取 100 万个网页, 那还是传统爬虫在省钱效果上更具优势AI 爬虫所适用的有, 结构复杂的情况, 反爬严重的状况, 或者低频高价值的数据场景环境关于上下文长度, 网页要是太长, 像是几万字的小说那种, 就有可能会撑爆 LLM 的上下文窗口的情况针对这种解决方法也就是采用内置的切片功能, 还可以是只提取 y 标签的思路做法反爬策略上, 虽然 Agent 模拟了真人浏览的行为动作呈现, 可是 IP 仍然是需要代理的情况要是进行大规模抓取, 要记住在其内部添加代理池。有学习AI agent资料的需求: 转发并关注, 接着私信发送话语【资料】。“编程的尽头是自动化自动化的未来是 Agent。”今天的这个项目, 代码数量极少, 然而它却象征着未来爬虫的一个关键分支。当你不再执着于 DOM 结构, 而是专心于数据价值之际, 你的技术视野已然开启了逗号。觉得有用点个赞就是对我最大的支持
