AgentQL

AgentQL: LLMs und AI-Agenten mit dem Web verbinden

AgentQL von TinyFish ist eine Suite von Tools, die entwickelt wurde, um Large Language Models (LLMs) und AI-Agenten mit dem gesamten Web zu verbinden. Es bietet eine Abfragesprache und einen Parser für die Interaktion mit Web-Elementen und die schnelle, präzise und skalierbare Extraktion von Daten. AgentQL zielt darauf ab, Webdaten für AI-Anwendungen zugänglich und verwertbar zu machen.

Was ist AgentQL?

AgentQL ist ein Tool, mit dem Entwickler Daten von Websites mithilfe von Natural Language Queries extrahieren können. Es bietet eine robuste Alternative zu traditionellen Methoden wie XPath- und CSS-Selektoren, die anfällig und schwer zu warten sein können. AgentQL nutzt AI, um die Seitenstruktur zu analysieren und die gewünschten Daten zu finden, selbst in dynamischen Inhalten oder wenn sich die Seitenstruktur ändert.

Wie funktioniert AgentQL?

AgentQL verwendet eine Kombination von Techniken, um Daten von Websites zu extrahieren:

• AI-gestützte Analyse: AgentQL analysiert die Struktur der Webseite mithilfe von AI, um das Layout zu verstehen und die relevanten Elemente zu identifizieren.
• Natural Language Queries: Entwickler können Natural Language Queries verwenden, um die Daten zu beschreiben, die sie extrahieren möchten.
• Vielseitiges SDK: AgentQL bietet SDKs in Python und JavaScript für die Interaktion mit Webseitenelementen über Playwright und Headless Browser.
• Browserbasierter Debugger: Eine Browsererweiterung ermöglicht es Entwicklern, Abfragen in Echtzeit auf jeder Webseite zu optimieren.
• REST API: Eine REST API ermöglicht es Entwicklern, öffentliche Daten von jeder URL abzurufen, ohne einen Browser zu benötigen.
• PDF-Parsing: AgentQL kann schwierige Informationen wie Tabellen aus PDFs parsen.

Hauptmerkmale und Vorteile von AgentQL

• Natural Language Queries: Beschreiben Sie die Daten, die Sie benötigen, ohne komplexen Code.
• Strukturierte Daten: Definieren Sie die Form Ihrer Daten mit Ihrer Abfrage für konsistente Ergebnisse.
• Self-Healing: Erhalten Sie konsistente Ergebnisse, auch bei dynamischen Inhalten und Seitenänderungen.
• Wiederverwendbarer Code: Verwenden Sie dieselbe Abfrage auf mehreren ähnlichen Seiten.
• Browserless API: Rufen Sie Daten von jeder URL ohne Browser ab.
• PDF-Parsing: Extrahieren Sie Daten aus PDFs, einschließlich Tabellen.

Für wen ist AgentQL gedacht?

AgentQL wurde für Entwickler, Data Scientists und AI-Ingenieure entwickelt, die Daten aus dem Web für verschiedene Anwendungen extrahieren müssen, darunter:

• E-Commerce: Extrahieren Sie Produktinformationen, Preise und Bewertungen.
• Jobbörsen: Sammeln Sie Stellenangebote und Kandidateninformationen.
• Soziale Medien: Erfassen Sie Social-Media-Daten zur Analyse.
• Datenworkflows: Automatisieren Sie Datenextraktionsaufgaben.
• Webautomatisierung: Erstellen Sie Webautomatisierungs-Pipelines.

Wie verwende ich AgentQL?

1. Anmelden: Melden Sie sich für eine kostenlose Testversion an, um mit AgentQL zu beginnen.
2. Playground erkunden: Verwenden Sie den AgentQL Playground, um mit Abfragen zu experimentieren und zu sehen, wie AgentQL funktioniert.
3. Integrieren: Integrieren Sie AgentQL mithilfe der Python- oder JavaScript-SDKs in Ihre Projekte.
4. Browsererweiterung verwenden: Optimieren Sie Ihre Abfragen in Echtzeit mit der Browsererweiterung.

Warum AgentQL wählen?

• Robustheit: AgentQL ist eine robuste Alternative zu anfälligen XPath- und CSS-Selektoren.
• Vielseitigkeit: AgentQL kann auf jeder Seite verwendet werden, ob öffentlich oder privat, auch hinter einer Authentifizierung.
• Effizienz: AgentQL spart Zeit durch die Automatisierung von Datenextraktionsaufgaben.
• Benutzerfreundlichkeit: AgentQL ist einfach zu bedienen, auch für Entwickler ohne umfangreiche Web Scraping-Erfahrung.

Integrationen

AgentQL bietet Integrationen, die Ihre Projekte aufwerten können. Sie können die Dokumentation erkunden oder sich an sie wenden, um mehr zu erfahren.

Preise

AgentQL bietet eine Vielzahl von Plänen, die Ihren Bedürfnissen entsprechen:

• Starter: Kostenlos, mit 300 API-Aufrufen, 10 API-Aufrufen pro Minute und 1 Stunde Remote-Browserzeit.
• Professional: 99 $/Monat, mit 10.000 API-Aufrufen, 50 API-Aufrufen pro Minute und 500 Stunden Remote-Browserzeit.
• Enterprise: Benutzerdefiniert, mit vollständig verwalteten Lösungen für den Zugriff auf Daten von Websites und Dokumenten.

Kundenstimmen

• Vladimir de Turckheim, Gründer von Heal.dev: "Mit AgentQL ist das Senden der Abfrage und das Erhalten der Ergebnisse ein Gamechanger für das Text Grounding."
• Fahd Mirza, AI YouTuber, Lead AI Engineer: "AgentQL erledigt die Webautomatisierung problemlos... Es ist großartig - sehr einfach zu bedienen und mit sehr gut geschriebenen Antworten."
• Reda Marzouk, AI/RPA Senior Developer: "Ich finde es toll, dass wir die Elemente beschreiben können, mit denen wir arbeiten können, oder wir können einfach einen Prompt geben und AgentQL geht auf die Websites und definiert die Elemente, mit denen es zu tun hat."
• Mahmoud Masmoudi, Data Engineer, Hove: "AgentQL war ein Game-Changer in meinem Datenextraktionsprozess! Die Möglichkeit, wiederverwendbare Konfigurationen für ähnliche Website-Layouts zu erstellen, hat mir viel Zeit und Mühe gespart"

AgentQL vereinfacht die Webautomatisierung und Datenextraktion mit AI-gestützten Abfragen und ist damit eine ideale Lösung für Entwickler, die ihre Datenworkflows optimieren möchten.