AgentQL

AgentQL：连接 LLMs 和 AI 代理到网络

TinyFish 的 AgentQL 是一套旨在将大型语言模型（LLMs）和 AI 代理连接到整个网络的工具。它提供了一种查询语言和解析器，用于与 Web 元素交互并快速、精确且大规模地提取数据。AgentQL 旨在使 Web 数据可供 AI 应用程序访问和使用。

什么是 AgentQL？

AgentQL 是一种允许开发人员使用自然语言查询从网站提取数据的工具。它为传统的 XPath 和 CSS 选择器等方法提供了一种强大的替代方案，这些方法可能很脆弱且难以维护。AgentQL 利用 AI 来分析页面结构并找到所需的数据，即使在动态内容中或页面结构发生变化时也是如此。

AgentQL 如何工作？

AgentQL 使用多种技术的组合从网站提取数据：

• AI 驱动的分析： AgentQL 使用 AI 分析网页的结构，以了解其布局并识别相关元素。
• 自然语言查询： 开发人员可以使用自然语言来描述他们想要提取的数据。
• 多功能 SDK： AgentQL 提供 Python 和 JavaScript 中的 SDK，用于通过 Playwright 和无头浏览器与网页元素交互。
• 基于浏览器的调试器： 浏览器扩展允许开发人员在任何网页上实时优化查询。
• REST API： REST API 允许开发人员从任何 URL 检索面向公众的数据，而无需浏览器。
• PDF 解析： AgentQL 可以从 PDF 中解析表格等复杂信息。

AgentQL 的主要特性和优势

• 自然语言查询： 无需复杂的代码即可描述您需要的数据。
• 结构化数据： 使用查询定义数据的形状，以获得一致的结果。
• 自我修复： 即使在动态内容和页面更改的情况下也能获得一致的结果。
• 可重用代码： 在多个类似页面上使用相同的查询。
• 无浏览器 API： 从任何 URL 检索数据，无需浏览器。
• PDF 解析： 从 PDF 中提取数据，包括表格。

AgentQL 适用于谁？

AgentQL 专为需要从 Web 提取数据以用于各种应用程序的开发人员、数据科学家和 AI 工程师而设计，包括：

• 电子商务： 提取产品信息、价格和评论。
• 招聘网站： 收集职位发布和候选人信息。
• 社交媒体： 收集社交媒体数据以进行分析。
• 数据工作流： 自动化数据提取任务。
• Web 自动化： 构建 Web 自动化管道。

如何使用 AgentQL？

1. 注册： 注册免费试用版以开始使用 AgentQL。
2. 探索 Playground： 使用 AgentQL Playground 试验查询并了解 AgentQL 的工作原理。
3. 集成： 使用 Python 或 JavaScript SDK 将 AgentQL 集成到您的项目中。
4. 使用浏览器扩展： 使用浏览器扩展实时优化您的查询。

为什么选择 AgentQL？

• 稳健性： AgentQL 是脆弱的 XPath 和 CSS 选择器的强大替代方案。
• 多功能性： AgentQL 可用于任何页面，无论是公共页面还是私有页面，甚至在身份验证之后。
• 效率： AgentQL 通过自动化数据提取任务来节省时间。
• 易用性： AgentQL 易于使用，即使对于没有丰富 Web 抓取经验的开发人员也是如此。

集成

AgentQL 提供了可以提升您的项目的集成。您可以浏览文档或联系他们以了解更多信息。

定价

AgentQL 提供了多种计划来满足您的需求：

• 入门版： 免费，提供 300 个 API 调用、每分钟 10 个 API 调用和 1 小时的远程浏览器时间。
• 专业版： 99 美元/月，提供 10,000 个 API 调用、每分钟 50 个 API 调用和 500 小时的远程浏览器时间。
• 企业版： 自定义，提供完全托管的解决方案，用于从网站和文档访问数据。

客户评价

• Vladimir de Turckheim，Heal.dev 的创始人：“使用 AgentQL 发送查询并获得结果是文本接地的游戏规则改变者。”
• Fahd Mirza，AI YouTuber，首席 AI 工程师：“AgentQL 可以轻松处理 Web 自动化... 非常棒 - 非常易于使用，并且具有编写良好的响应。”
• Reda Marzouk，AI/RPA 高级开发人员：“喜欢我们可以描述可以使用的元素，或者我们可以简单地给出一个提示，AgentQL 将会访问网站并定义它必须处理的元素。”
• Mahmoud Masmoudi，数据工程师，Hove：“AgentQL 彻底改变了我的数据提取过程！ 跨类似网站布局创建可重用配置的能力为我节省了大量时间和精力”

AgentQL 通过 AI 驱动的查询简化了 Web 自动化和数据提取，使其成为希望简化其数据工作流程的开发人员的理想解决方案。