AgentQL

AgentQL：AI 就绪的 Web 连接器

TinyFish 的 AgentQL 是一套旨在将大型语言模型 (LLM) 和 AI 代理连接到整个 Web 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、准确且大规模地提取数据。这种创新工具旨在通过利用 AI 分析页面结构并定位所需数据，从而消除传统 XPath 和 DOM/CSS 选择器的脆弱性。

什么是 AgentQL？

AgentQL 是一个平台，允许开发人员构建具有自然语言查询的 AI 代理，连接 Web 数据并实现精确的自动化。它提供了与网页元素交互、提取数据以及使用查询定义数据形状的工具。无论您是构建电子商务解决方案、招聘网站还是社交媒体集成，AgentQL 都能简化访问和构建 Web 数据的过程。

AgentQL 如何工作？

AgentQL 使用多功能 SDK、基于浏览器的调试器和强大的 AI 驱动方法来进行 Web 数据提取。以下是详细介绍：

• 多功能 SDK：AgentQL 提供 Python 和 JavaScript SDK，允许开发人员通过 Playwright 和无头浏览器与网页元素交互。
• 基于浏览器的调试器：浏览器扩展程序可以在任何网页上实现实时查询优化，从而确保精确的数据提取。
• AI 驱动的数据提取：与脆弱的 XPath 和 DOM/CSS 选择器不同，AgentQL 使用 AI 分析页面结构以查找您正在寻找的数据。这种自修复方法可确保在动态内容和页面更改的情况下获得一致的结果。
• 无浏览器 REST API：从任何 URL 检索面向公众的数据，而无需浏览器。
• PDF 解析：从 PDF 中提取表格等难以提取的信息。

主要特性和优势

• 多功能 SDK： 通过 Playwright 以及我们的 Python 和 JavaScript SDK 和无头浏览器与网页元素交互。
• 基于浏览器的调试器： 使用调试浏览器扩展程序在任何网页上实时优化查询。
• 健壮性： 脆弱的 XPath 和 DOM/CSS 选择器的强大替代方案：AgentQL 使用 AI 分析页面结构以查找您正在寻找的数据。
• 适用于任何页面： 公共或私有，任何站点，任何 URL，甚至在身份验证之后。
• 结构化数据： 使用查询定义数据的形状。
• 自修复： 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： 同一查询适用于多个相似页面。

如何使用 AgentQL？

1. 注册： 首先在 AgentQL 网站上注册免费试用。
2. 探索 Playground： 使用 Playground 试验 AgentQL 查询，了解它们如何从不同的网页中提取数据。
3. 集成到您的工作流程中： 使用 Python 或 JavaScript SDK 将 AgentQL 集成到您现有的数据工作流程和自动化管道中。
4. 使用浏览器扩展程序： 使用调试浏览器扩展程序实时优化查询。

AgentQL 适合谁？

AgentQL 非常适合：

• 开发人员：构建 Web 代理和数据工作流程。
• 数据工程师：需要从各种 Web 来源提取和构建数据。
• AI 工程师：将 Web 数据集成到 AI 模型和应用程序中。
• 企业：自动化电子商务、招聘网站、社交媒体等的数据提取流程。

为什么选择 AgentQL？

• 节省时间： 无需编写脆弱的解析脚本和处理大量的 HTML。
• 准确性： AI 驱动的数据提取即使在动态内容下也能确保一致的结果。
• 灵活性： 适用于任何页面，公共或私有，甚至在身份验证之后。
• 可扩展性： 旨在快速、准确且大规模地提取数据。

使用案例

• 电子商务数据提取： 从电子商务网站提取产品信息、价格和图像。
• 招聘网站聚合： 从多个招聘网站聚合职位信息，包括职位名称、公司和地点等详细信息。
• 社交媒体监控： 从社交媒体平台提取数据，用于情绪分析、趋势跟踪等。

定价

AgentQL 提供多种定价方案：

• Starter： 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。
• Professional： 99 美元/月，包括 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。
• Enterprise： 完全托管解决方案的自定义定价。

AgentQL 解决了哪些问题？

AgentQL 解决了以下问题：

• 脆弱的解析脚本： 传统的 Web 抓取方法依赖于脆弱的解析脚本，这些脚本会在网站结构更改时中断。
• 耗时的数据提取： 从网站提取数据可能是一个耗时且乏味的过程。
• 难以从动态网站提取数据： 使用 JavaScript 加载内容的动态网站可能难以抓取。
• 幻觉和上下文窗口问题： 当使用 LLM 处理原始 HTML 内容时，可能会出现上下文窗口问题和幻觉。

客户评价

• Vladimir de Turckheim，创始人，Heal.dev： “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 可以轻松地处理 Web 自动化，这非常不寻常。这真是太棒了——非常易于使用，并且具有非常好的书面回复。”
• Reda Marzouk，AI/RPA 高级开发人员： “我喜欢我们可以描述我们可以使用的元素，或者我们可以给出一个提示，AgentQL 将转到网站并定义它必须处理的元素。”
• Mahmoud Masmoudi，数据工程师： “AgentQL 已经改变了我的数据提取流程！能够跨相似的网站布局创建可重用的配置，这节省了我大量的时间和精力！”

结论

TinyFish 的 AgentQL 是将 LLM 和 AI 代理连接到 Web 的强大工具。通过提供强大的查询语言、多功能 SDK 和 AI 驱动的数据提取方法，AgentQL 简化了访问和构建 Web 数据的过程。无论您是开发人员、数据工程师还是 AI 工程师，AgentQL 都可以帮助您节省时间、提高准确性并扩展您的数据工作流程。凭借其免费试用和灵活的定价方案，所有规模的开发人员都可以使用 AgentQL。与传统的、脆弱的解析脚本相比，其 AI 驱动的强大功能使其成为更优越的选择。

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