哈喽，大家好，我是AI开源前哨!

最近在github上面又发现了一个非常有意思的开源项目它让网页抓取变得像“和人对话”一样简单：只需说一句话，比如：“帮我抓取苹果官网上新款 MacBook 的价格和参数”系统就会自动生成抓取逻辑，渲染页面、提取数据、整理成结构化 JSON

他就是Scrapegraph-ai

项目地址：https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai

邀请地址：

https://dashboard.scrapegraphai.com/?via=yaowen

ScrapeGraphAI 是一个基于 大型语言模型（LLM）驱动的智能数据抓取框架它的目标很明确：让开发者用自然语言描述“要抓什么”，由系统自动完成从抓取到结构化输出的整个流程。从架构上看，它的三大核心组成是：

• Graph-based Workflow：用图结构描述抓取任务，把渲染、提取、清洗、存储等环节拆分成节点，由系统自动编排执行

• LLM Parser：调用 GPT、Claude、Gemini 等模型理解页面语义，自动生成选择器与解析逻辑

• 多格式支持：网页、PDF、JSON、Markdown、XML 等内容都能直接解析

其实在我们使用大模型进行数据的搜索的时候，大部分的模型往往很难精确的获取到近期或者昨天的数据

像OpenAI 的 GPT-4 是在模型发布时就已经使用了多年前的数据进行训练的Anthropic 的 Claude 知道 2024 年初发生的事情，但却无法告诉你昨天发生了什么。谷歌的 Gemini 可以进行实时搜索，但无法同时推断数百万个网页的趋势。

这并非技术限制，而是对网络数据应该如何收集、处理以及如何集成到人工智能系统中存在根本性的误解世界领先的人工智能公司将网络数据视为静态库，而实际上他们应该将其视为一个活生生的神经网络

但ScrapeGraphAI在这方便确实下了功夫，不再将网络数据视为需要收集的静态内容，而是将其视为需要理解的动态情报。

并非周期性地进行爬取，而是维护持续的情报流，追踪信息随时间的变化。不仅仅是实时更新，更是时间关系追踪，能够了解一个领域的变化如何影响相关领域，类似于多智能体系统协调信息的方式

并且ScrapeGraphAI并不是收集所有内容然后进行过滤，而是使用 AI agents 在收集点识别和提取高价值、可靠的信息

功能亮点

1. 自然语言到抓取策略

传统爬虫靠规则选元素，而 ScrapeGraphAI 让模型理解你的需求并生成逻辑进行数据抓取

内部自动生成 Playwright 控制脚本、选择器表达式，并在需要时进行 JavaScript 渲染

2. 多格式与跨模态解析

它不仅能抓网页，还能直接读取 PDF、Markdown、XML对数据分析师来说，这意味着一次性解决“异构数据提取”的老问题

3. 模型无关架构

支持多家模型接入（OpenAI、Claude、本地 Ollama、自建大模型）在企业内部可实现私有部署，满足数据安全与合规要求

快速上手示例

运行后即可得到结构化 JSON 输出，拿来直接入库或分析

典型应用场景

• 电商监测：竞品价格、评论、库存自动追踪

• 舆情与情报分析：抓取行业报道、专利、论文摘要

• 知识库建设：结合 LangChain 等框架构建企业知识图谱

• 自动化集成：可嵌入 Zapier、Bubble 等低代码平台，让非技术人员也能调度数据抓取任务

获取Github趋势的代码示例

输出

官方也还提供了很多实例，帮大家快速上手

ScrapeGraphAI 解决的核心痛点

1. 高门槛开发成本XPath/CSS 规则复杂且脆弱，页面结构一改就全崩。ScrapeGraphAI 用自然语言生成策略，维护成本降到最低。

2. 非结构化内容难处理PDF、脚本渲染页等传统爬虫难以应对的内容，现在都能通过模型理解自动提取。

3. 企业集成难题支持 API 与 MCP 服务，可嵌入现有数据平台。对大规模企业系统友好。

潜在不足与使用边界

再优秀的工具，也有它的限制。ScrapeGraphAI 的短板主要在：

• 依赖模型理解能力：若模型误解语义，抓取结果可能偏差

• 对复杂交互页面不够稳：涉及滚动、动态加载、异步请求的场景仍需人工干预

• 不适合高并发场景：相比传统爬虫，LLM 调用成本和延迟更高

因此，它更像是一个“智能数据提取器”，而不是“全站爬虫替代品”

ScrapeGraphAI 的定位并不是替代 Scrapy，而是补足传统爬虫在“理解层”上的短板

ScrapeGraphA之于行业

以前爬虫时的重点都在“规则”和“反爬”而 ScrapeGraphAI 让抓取数据的逻辑从“规则匹配”变成了“语义理解”

这是否意味着在未来的数据采集方式，可能会从编程式逐步转向语义式工程师不再需要维护成百上千行规则，而是让系统自主的理解并提取目标信息

但新的问题也随之出现：

当抓取逻辑由模型决定，具体的内部逻辑不再是人为的细节控制，我们又如何验证数据的准确性？企业在使用 AI 驱动的采集系统时，又该如何做风控与合规？

但不管如何，在当下这个时间点，ScrapeGraphAI确实能提高我们对于爬虫的效率以及能力强化在这一过程中，人工编写规则的部分被极大弱化，数据工程师的角色也开始转向任务定义者与质量监督者而且随着Multi-Agent架构的搭建，对于速度的提效将会指数增长，ScrapeGraphAI的多Agent下的数据分析效率相比传统商业智能方法，可减少 94% 的人工分析工作，决策速度提升 67 倍，并挖掘出 340% 以上的战略洞察

也许未来的数据团队，不再需要一群人写 XPath、调正则，而是专注于设计抓取目标、控制模型边界、验证数据可信度

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