AI 智能体在数据采集中的 2026 年应用趋势

Web 抓取预测 2026：代理工作流与 AI

什么是用于抓取的 AI agents

Agent AI 是基于大型语言模型 (LLM) 的自主系统，可以使用外部工具或 API 进行规划、执行和自适应，无需人工微观管理就能完成任务。与传统方法相比，它们可以动态适应新的工作场景，同时重新评估决策来解决问题。AI agent 的工作流程：

1. 用户提供一个 LLM prompt 用于抓取。
2. Agent 将其分解为子任务并组织工作。
3. Agent 在需要时自动请求额外信息。
4. 任务完成。

用于网页抓取的 AI agents 可以执行以前需要手动编写脚本的任务。用于搜索、加载网页、点击按钮和填写表单的独立工具已经存在。与其手工执行，不如将它们组合并集成到统一的研究 agent 中。

AI agents 使用自动抓取工具来：

• 导航到网站。
• 处理交互（点击、滚动、等待 JS）。
• 获取 HTML 或渲染后的内容。
• 解析和清理数据。
• 输出结构化数据（JSON、CSV 等）。

为什么 agentic 工作流优于传统 AI 工作流

传统 AI 工作流通常是线性且静态的：

流程结束。即使将多个 prompt 包装到 pipeline 中，系统仍然遵循开发人员创建的预定序列。

相比之下，agentic 工作流引入了自主性、反馈循环和决策制定。agent 不仅仅产生输出，而是不断评估其进展，选择下一步行动，并在发生意外情况时进行自适应（网页变化、数据缺失、请求失败等）。

• 标准 LLM 可以帮助生成 XPath 或解析规则。
• Agentic 工作流可以连续运行自动抓取工具：规划导航、获取页面、检测故障、围绕 CAPTCHA 或破损选择器重新规划，并返回结构化结果。

为什么 agentic 抓取在 2026 年很重要

在 2026 年，网络将超越大多数团队所依赖的抓取方法。页面通过 JavaScript 加载数据，将内容隐藏在交互后面，并且频繁更改布局，传统爬虫的成本将越来越高。即使是用于抓取的 LLM prompt 也需要依赖手动脚本来导航页面、处理错误或做出决策。

用于网页抓取的 AI agents 能够产生差异，因为它们可以实时观察和自适应。Agents 可以自动：

• 当检测到速率限制时放慢或改变其请求模式。
• 从激进爬取切换到增量的、类似人类的交互。
• 识别网站需要认证并遵循适当的流程。
• 检测到 CAPTCHA 出现时上报进行人工干预，而不是静默失败。
• 在有可用时使用替代的、允许的数据源（API、信息源、缓存快照）。

这就是为什么 agentic AI 是 2026 年抓取预测的核心部分。这是 AI 辅助抓取发展的下一步。使用传统方法甚至非 agentic LLM 的成本将上升，使过去的方法过时。

"Web of agents"：自动抓取工具的新景观

根据 2025 年研究论文《Internet 3.0: Architecture for a Web-of-Agents》（互联网 3.0：Web-of-Agents 架构），自主软件 agents 可能成为数据和服务的主要接口点。它回答了如何在未来用 AI 进行抓取的问题。

• 抓取交互变为协议驱动：Agent 请求来自其他 agent 公开的定义动作和 schemas 的数据，而不是解析 DOM。这消除了持续的破损-修复循环。
• Agents 自动发现最佳数据源：发现/编排机制让抓取 agent 查找并切换到任何对等 agent 提供最干净的数据。
• 可靠性通过 agent 信誉来衡量：爬虫可以依赖 agent 评分来选择可信赖的对等节点，避免嘈杂或过时的源。
• 防御通过协作而非蛮力来处理：与其让单个爬虫尝试绕过高级检测，不如让抓取 agent 委派任务给专门的对等节点：CAPTCHA 求解器、行为模拟器、DOM diff 分析器、会话处理 agents 等。
• 数据质量通过跨 agent 验证提高：多个 agents 可以用不同的自动抓取工具独立提取或验证相同数据。

总结

网页抓取和 2026 年趋势预测由于动态内容、交互元素和高级防御而变得越来越复杂。传统爬虫甚至 LLM 驱动的解析器很难跟上步伐。Agentic 工作流通过结合自主性、规划、自适应执行和跨 agent 协作来解决这些挑战。

展望未来，随着网络向 agent 友好的架构演进，2026 年的抓取预测也包括向用于网页抓取的 AI agents 转变，这些 agents 越来越依赖协作。探索用于抓取的 LLM prompt 并学习如何用 AI 进行抓取的团队也需要从长期结果的角度考虑 agentic 模型。

引用

[1] "A Comprehensive Review of AI Agents: Transforming Possibilities in Technology and Beyond", Xiaodong Qu, George Washington University (2025)

[2] "Internet 3.0: Architecture for a Web-of-Agents with Its Algorithm for Ranking Agents", Rajesh Tembarai Krishnamachari, New York University (2025)

[3] "AI Browser Agents: Automating Web-Based Tasks with Intelligent Systems", Amplework (2025)

[4] "What Are Agentic Workflows? Architecture, Use Cases, and How to Build Them", Orkes (2025)