网络爬虫（Web Crawler），也常被称为网页蜘蛛（Web Spider）或简称爬虫，是一种自动化的软件程序，其主要功能是浏览互联网上的网页，并从中提取所需的信息。

　　利用特定的规则或算法，爬虫能够提取网页中的数据，例如文本内容、图片链接、元数据等。最后，抓取的数据通常会被存储在数据库或文件系统中，以供后续的处理或分析使用。

　　网络爬虫是搜索引擎的重要组成部分，负责高效抓取网页内容，建立索引库，提取有用信息如标题和关键词，并去除重复内容，保证搜索结果的准确性和时效性。没有爬虫，搜索引擎无法获取和更新数据，影响用户体验。

　　作为受大语言模型和AI Agent影响较早的产品类型，网络爬虫与搜索引擎一样很早就开始了它的AI进化。

　　现在搜索引擎都在基于大语言模型和Agent架构升级成为AI搜索，担当搜索引擎的数据来源网络的爬虫自然也会顺势兴起，大量融合LLM的AI爬虫类项目和产品正在不断被推出。由于AI爬虫具备明确的目的性并需要执行系列性任务，与AI Agent技术架构有着天然的契合，因此现在的很多AI爬虫都是AI Agent。

　　AI Agent与网络爬虫的关系是相互促进和融合的，AI技术的发展推动了网络爬虫向更智能化、自动化的方向发展，网络爬虫与AI Agent的融合是未来发展的主要趋势，这种融合不仅提高了数据处理的效率，更增强了数据的可用性和价值。

　　当然AI爬虫的大量应用，为行业带来了新的挑战和伦理考量。比如Stability AI曾恶意爬取数据致Midjourney服务器瘫痪24小时；Anthropic（推出Claude的公司）的爬虫机器人曾因无视网站反AI抓取政策惹多个网站所有者不满；字节跳动的网络爬虫Bytespider也因其高效的数据抓取能力引发广泛讨论。

　　数据的抓取与应用，绕不开爬虫这个话题。目前大部分模型厂商都推出了自己的AI爬虫，包括很多公司也都在使用AI爬虫获取数据以训练其语言模型。各种AI Agent平台让更多人构建数据抓取类的智能体，则进一步加速了AI爬虫的应用。

　　那么，目前的AI爬虫项目与产品都是什么形态的？为行业带来了哪些新的挑战？又应该怎样合理使用AI爬虫？应用现状如何？本文王吉伟频道就借盘点梳理50个AI爬虫项目与产品之际聊聊这些，以帮助大家更好地了解和应用AI爬虫，

　　这部分内容，主要介绍16个前沿的AI爬虫项目。这些项目各自具有独特的功能和优势，比如Jina AI Reader的URL转换能力、LLM Scraper将网页转换为结构化数据的特性以及Crawl4AI基于抓取数据构建LLM应用的能力，极大地方便了AI应用的构建。

　　这些项目，一方面展示了AI爬虫技术的多样性，另一方面预示着未来数据采集的智能化趋势。更值得一提的是，它们大部分都是AI Agent。Github上的项目需要技术部署才能使用，喜欢折腾技术的朋友，可以重点关注一下。

　　简介：Jina.ai推出的 Reader可以将任何URL转换为LLM友好的输入格式，支持API，并且能够针对这些内容集成不同的模型。

　　简介：LLM Scraper是一个TypeScript库，可以通过LLM将任何网页转换为结构化数据，支持多种聊天模型，使用Zod定义的模式，完全类型安全的TypeScript，基于Playwright框架。

　　简介：FireCrawl由Mendable公司开发，能够抓取并将任何网站转换为适合大型语言模型（LLM）使用的Markdown或结构化数据，支持处理复杂的爬虫任务，如代理、缓存、速率限制、JS阻塞内容等。

　　简介：ScrapeGraph AI是一款基于AI的自动化数据爬虫工具，能够自动执行数据抓取的任务。

　　简介：Crawl4AI支持多种提取策略和运行JS脚本，不仅可以抓取数据，还能基于抓取的数据构建LLM应用。

　　简介：MediaCrawler是一个开源的Python爬虫项目，能够抓取小红书、抖音、快手、B站、微博等社交平台的视频、图片、评论、点赞和转发等信息。

　　简介：gpt4V-scraper是基于GPT-4V的Web Agent，可以自动化抓取网页数据，用于捕获全页面截图。

　　简介：EasySpider是一个可视化浏览器自动化测试/数据采集/爬虫软件，可以无代码可视化的设计和执行爬虫任务。

　　简介：Crawlab AI是一个使用AI技术从网站和其他来源提取数据的平台，基于大型语言模型（LLM）和机器学习（ML）算法。它还提供一套用于数据提取的API，并为用户提供了一个SDK，可以集成到他们自己的应用程序中。

　　简介：Webscrape AI是一个基于AI的自动化数据爬虫工具，能够自动化地从网页上抓取你需要的数据，而不需要编写复杂的代码或是详细了解网页的结构。

　　简介：x-crawl是一个灵活的Node.js AI辅助爬虫库，具有强大的AI辅助功能，使爬虫工作变得更加高效、智能和便捷。它由两部分组成：爬虫和AI，目前基于OpenAI提供的AI大模型，让AI简化很多繁琐的操作。

　　由tap4.ai开源的Tap4 AI Crawler，使用 LLM 将网站转换为网站摘要信息，具备强大的抓取、爬取和数据提取功能，以及网页屏幕截图功能。页面详细介绍了该爬虫的功能、使用方法、部署方式以及如何请求API。

　　ScraperAI是一款开源的AI驱动Web抓取工具，旨在简化 Web 抓取过程，适用于所有技能水平的用户。ScraperAI 通过利用大型语言模型和多种技术，自动提取网页数据，生成可重复使用的抓取配方。

　　DiscovAI爬虫项目，是一个用于AI工具和矢量数据库的强大网络抓取解决方案。它能够从任何 URL 提取干净的 HTML，生成 LLM 友好的内容，并创建嵌入，以便进行进一步的分析和处理。

　　以下17个AI爬虫下都已经产品化，可以拿来即用，无需再像前面的项目进行技术部署。这些爬虫产品主要是海外产品，也有部分国内产品，并且还有几个主打AI Agent模式。

　　因为都已经是部署在服务器上的产品或者服务，当然就不能免费使用了。喜欢用AI爬虫但不会编程的朋友，对于下面的产品可以多关注。

　　简介：Bright Data是一个全球数据采集平台，提供网页抓取、API服务和数据集成解决方案。它支持大规模数据采集，并且遵守robots.txt协议。

　　简介：Webscrape AI是一款基于人工智能的网页抓取工具，能够自动从网站中获取数据，无需手动干预或编码技能。用户只需输入目标URL和指定所需数据项，AI爬虫能自动完成数据采集。

　　简介：一种无需编码即可从任何网站提取数据的抓取工具。它利用大型语言模型简化了数据提取过程，使所有用户都能轻松使用。

　　简介：Webtap.ai 是一个基于人工智能的网络爬虫工具，无需编码即可通过自然语言查询从任何网站提取数据。该平台提供无限制的请求、用户友好的聊天界面和无缝的数据导出功能。主要面向需要高效数据采集和处理的用户。

　　简介：Extracto.bot是一款无需配置的智能网络爬虫工具，通过谷歌表格和人工智能技术自动收集任何网站的数据。用户只需在谷歌表格中输入所需收集的字段，然后访问相关网站并点击“提取”即可完成数据抓取。该工具集成了众多智能功能，适用于收集销售线索、比价购物和购房等各类场景。

　　简介：Kadoa是一款使用人工智能技术的网络爬虫工具，可以自动从各种来源提取数据。它利用生成式人工智能创建自定义的网络爬虫，并自动提取所需数据。

　　简介：webtranspose能够将整个网站的内容（包括PDF、FAQ等）转换为用于构建自定义LLMs数据集，并生成微调的提示和矢量数据库的块。

　　简介：由GPT-4 驱动的API，能够以JSON格式导航Web并从任何网站上提取数据，还能将任何网站即时转换为API。

　　简介：使用AI Agent以规模提取网页数据，实时生成和修复网页爬虫，从数千个网站提取结构化数据，应用为AgentGPT。

　　简介：Hexomatic是一个网络采集和工作流自动化工具，允许用户将互联网作为自己的数据源。它使用原生ChatGPT和Google Bard自动化在规模上执行AI任务，可以自动化100多项销售、营销或研究任务。

　　简介：UseScraper 是一个专为 AI 应用设计的网络爬虫和抓取 API 平台，提供超快速的网页爬取、浏览器渲染、Markdown 输出支持以及自动代理等功能。

　　简介：Scrap.so是第一个能够浏览网站并为您收集数据的AI助手，旨在帮助用户浏览网站并自动收集所需数据。它提供了多种核心功能，包括数据收集、网页浏览、数据提取等。

　　简介：Pegleg.ai是一个在线工具，专门用于检测和处理通过Patreon和Gumroad发布的版权侵权内容。用户只需提交可疑的链接，Pegleg.ai会自动进行网络爬虫并发出DMCA版权侵权通知。

　　简介：Leadsmrt 是一个基于人工智能技术的平台，专门用于从 Google Maps 上抓取、验证和个性化商业潜在客户，旨在通过人工智能驱动的技术增强市场营销推广。

　　简介：Scrape Comfort是一款由人工智能驱动的网络爬虫工具，可以让用户轻松从任何网站中提取数据，无需编码。核心功能包括基于AI的数据提取、无需编码知识、启用JavaScript实现页面下载以及直观的界面。

　　简介：GPTURER是一个AI爬虫工具，它能够将网页内容转化为与Chat-GPT智能助手兼容的知识文件。

　　简介：Kuration AI是一款AI驱动的Agent，旨在自动化和提升B2B研究任务，使用户能够高效地获取、验证、汇总和策划公司信息。只需向Kuration AI说明您的研究需求，它将根据您的规格进行必要的研究，以收集和丰富公司数据。

　　简介：WebScraping.AI是一个提供GPT API、代理、浏览器和HTML解析的爬虫API工具。简化了网页抓取的过程，允许用户通过提供URL来接收HTML、文本或数据。

　　以下12个也是产品化的AI爬虫，只不过它们是Chrome浏览器扩展插件的形式为用户提供服务，当然edge浏览器也可以安装。Chrome插件不需要安装到PC，插件易于安装，支持跨平台同步，使设置和数据在多个设备间保持一致，是提升浏览器使用体验和工作效率的得力助手。

　　我们只需在浏览器输入以下每个AI爬虫产品对应的链接，在插件介绍页面安装好就可以使用了。这种方式非常方便，大家有兴趣可以对每个爬虫都试用一下。

　　简介：AgentQL是一个基于人工智能的网络自动化和数据提取平台，能够高效抓取和查询网络及应用数据。用户可以通过安装Chrome扩展程序并获取API密钥来使用该平台。

　　简介：FetchFox是一款基于人工智能的网络爬虫工具，作为Chrome扩展运行，能够从网站中提取数据。用户可以通过简单的英语描述所需数据，并生成CSV文件。该工具适用于各种复杂的HTML结构，并具备反爬绕过功能。

　　简介：一个浏览器扩展工具，旨在通过无代码自动化功能简化信息收集和提高用户生产力。它提供了多种自动化功能，包括Web自动化、ChatGPT自动化、数据抓取和社交媒体自动化等。

　　简介：Beezy Chrome扩展程序，一个高效的数据收集和提取工具。它能够识别网页结构、下载图片、逐页抓取数据、进行数据清洗和预览，并支持将数据导出为Excel文件。

　　简介：Agenty - Advanced Web Scraper是一个Chrome浏览器扩展，这是一个具有人工智能功能的网络抓取工具，能够从网站中提取数据。适用于各种用例，如从电子商务网站提取产品详情和从商业目录中提取联系信息。

　　简介：Grabbly扩展程序，是一个由AI驱动的网页数据提取工具。能够自动检测关键数据点，将网页数据转换为结构化数据，并支持一键轻松抓取、定时重复抓取和深度网络数据提取等功能。

　　简介：Instant DataScraper是一个基于AI技术开发的Chrome爬虫插件，用于搜寻网页中的表格或列表数据。用户无需编程技巧即可使用，获取xls或CSV格式的数据。

　　简介：Browse AI可以在2分钟内训练一个机器人无需编码即可抓取任何网站，自动化任何重复的网页数据提取任务。主要用于自动化网页数据抓取，能够将网站转换成API，并支持多种数据格式的下载和与其他软件的集成。

　　简介：Jsonify AI Chrome扩展程序，是一个能够将网页内容转换为结构化JSON数据的工具。它适用于各种用途，包括研究数据提取等。

　　简介：TalkDo Agentic AI Web Assistant旨在通过利用人工智能智能地将Web数据转换和提取为结构化、可操作的见解，从而增强用户的能力。该助手能够进行数据抓取，其核心优势在于其 AI 驱动的数据转换功能。这种先进的技术使插件能够根据上下文理解、分类和分析数据，从而为您提供有意义的结构化信息。

　　简介：AIScraper是一个由AI 提供支持的网络爬虫，提供无代码 Web 抓取服务，用于从任何网站（包括动态页面）提取数据。非常适合检索结构化数据。

　　简介：一款Chrome扩展程序，能够整理和下载网页内容。要使用From Chaos，您需要安装Chrome扩展，并输入您的OpenAI API密钥，访问一个网页并指定要提取的内容，点击下载即可以获取整理好的数据。

　　简介：一个免费的工具，用于即时抓取和导出G2软件评论到Excel。核心功能包括一键导出、AI摘要等。

　　简介：AnyPicker 扩展程序是一款免费且用户友好的网络数据爬虫工具，具备高级人工智能驱动的模式识别功能，能够轻松提取网站数据

　　简介：Hexofy Scraper是一款AI驱动的网络爬虫Chrome扩展程序，可简化直接从浏览器中提取数据的过程。通过将Hexofy添加到您的Chrome浏览器中即可开始使用。导航至任何网页，只需一次点击，您就可以对捕获的数据执行GPT任务。

　　AI爬虫，结合了人工智能技术，尤其是机器学习和自然语言处理（NLP），能够执行多种复杂的任务，高效抓取和解析网页内，远远超出传统爬虫的能力。

　　与传统爬虫相比，AI爬虫能处理JavaScript渲染的动态内容，理解网页结构，提取用户生成内容和实时信息。它们通过NLP技术识别关键词、短语，执行语义搜索，理解用户查询意图，甚至分析图像和视频内容，识别品牌标识和产品特征。

　　AI爬虫的自动化数据标注功能提高了数据整理效率，确保数据集的一致性和准确性。还能模拟用户行为，对抗网站的反爬虫措施，如验证码和请求频率限制。AI爬虫智能决策和路径优化能力，使得资源分配更高效，数据抓取更全面。并能识别和过滤重复或低质量数据，提升数据集质量。

　　AI爬虫支持多语言内容处理，跨越语言障碍，实现全球信息抓取，对国际化数据分析和市场研究至关重要。它们还能分布式运行，利用云计算资源进行大规模并行抓取，提高数据采集效率，快速响应市场变化。基于历史数据，AI爬虫能预测未来趋势，为决策提供支持，帮助企业预测市场趋势和用户行为。

　　AI爬虫根据用户行为和偏好推荐个性化内容，提升用户体验和满意度。还能从网页中提取实体和关系，构建知识图谱，支持复杂查询和分析，如语义搜索和智能问答。AI爬虫实时监控网页变化，及时更新数据，保持信息最新状态，对金融交易监控、新闻追踪等需要实时数据的应用场景尤为重要。

　　在设计AI爬虫时，会考虑合规性和伦理问题，确保爬虫行为符合法律法规，尊重数据隐私和版权，遵守robots.txt协议，限制数据使用范围，保护用户隐私。AI爬虫的这些能力使其在数据采集、信息提取、内容分析等方面具有显著优势，为各种应用场景提供强大支持。

　　AI爬虫的引入无疑为数据采集和网络信息处理带来了革命性的进步谷歌翻墙后才能用吗，但也带来了一系列复杂的挑战，这些挑战覆盖了技术、法律、伦理和业务等多个层面。

　　在技术层面，AI爬虫面临的挑战包括对抗日益复杂的反爬虫技术，如动态令牌和行为分析，这些要求AI爬虫不断更新其策略以保持有效性。现代网页越来越多地使用动态加载和复杂脚本，这对AI爬虫的数据解析能力提出了更高的要求。在处理大规模数据抓取时，AI爬虫需要优化其性能，以提高抓取速度和效率，减少对目标网站的影响，这涉及到算法优化和资源管理。

　　法律挑战方面，AI爬虫必须遵守各国的数据保护法规，如欧盟的GDPR，这意味着在数据抓取和处理上需要更加谨慎，以避免违反隐私法规。版权问题也是AI爬虫需要面对的法律挑战，抓取受版权保护的内容可能会引发法律纠纷，因此AI爬虫需要确保不侵犯内容创作者的权益。

　　伦理挑战涉及到隐私保护和数据滥用问题。AI爬虫在抓取个人数据时必须考虑到隐私问题，避免泄露敏感信息，这要求爬虫设计者在数据收集和处理上采取严格的隐私保护措施。此外，抓取的数据可能会被滥用，如用于不正当竞争或侵犯用户权益，这要求行业制定严格的数据使用规范，确保数据的合理和道德使用。

　　在业务层面，随着数据量的增加，如何确保数据的准确性和可靠性成为一个挑战。AI爬虫的广泛应用可能导致某些企业在数据获取上获得不公平的优势，加剧市场竞争。开发和维护高效的AI爬虫需要投入大量资源，这对于中小企业来说可能是一个负担。

　　数据安全和系统安全也是重要的挑战，抓取的数据可能成为攻击者的目标，如何保护这些数据不被泄露或篡改是一个重要问题。AI爬虫本身也可能成为攻击的媒介，如被用于DDoS攻击或其他网络犯罪。

　　王吉伟频道认为，随着业务越来越依赖AI爬虫，任何技术故障或失误都可能导致严重后果，这增加了对AI技术的依赖性。为了保持竞争力，企业需要不断投资于AI爬虫技术的研发，以应对不断变化的网络环境和技术挑战，这带来了持续的创新压力。

　　AI爬虫的滥用，是目前整个互联网的现状，很多企业与组织都为此深恶痛绝却又无可奈何。今年3月，文生图领域的两个标志性企业Midjourney和Stability AI就发了生一些过节。Midjourney把Stability AI 拉入了黑名单，禁止后者所有员工使用其软件直至另行通知，原因是Stability AI使用爬虫恶意爬取Midjourney数据，致使其服务器瘫痪24小时。

　　大语言模模型企业，都在陆续上线爬虫机器人，为其AI模型收集数据，ChatGPT、Anthropic 、字节跳动、Meta、Apple等推出AI爬虫后都被媒体报道过。其中Anthropic公司使用的ClaudeBot曾因无视Linux Mint 、iFixit等数百个网站的反AI抓取政策，令多个网站所有者不满。

　　导致这一结果的原因是，科技巨头们用更新的Agent等技术爬取数据，网站所有者跟不上这些变化。更令人担忧的是，一些AI公司被发现以隐蔽方式抓取不应抓取的网站，或直接忽视robots.txt文件的指令。

　　过多数据的爬取与应用，一个必然的结果就是大模型生成内容的侵权。以OpenAI而言，自ChatGPT诞生以来，就一直深陷艺术家与作家的版权问题诉讼纠纷中。

　　5月份，《纽约每日新闻》《芝加哥论坛报》等8家八家新闻机构起诉OpenAI、微软的AI工具侵犯版权。最近，德国音乐版权代理机构GEMA、印度ANI通讯社也先后向各自当地法院提起诉讼，指控 OpenAI未经允许使用两方内容训练人工智能模型。这些诉讼的提起者，包括作家、视觉艺术家、音乐出版商以及其他版权所有者。

　　AI爬虫爬取数据构成的侵权，间接体现于应用于大语言模型的训练与生成，也直接体现于在时尚等领域的应用。比如一款名为Pixiv AI Crawler的用于采集Pixiv网站艺术作品网络爬虫，可以轻松采集很多艺术家的艺术作品，这些作品可能会被直接在其他网站进行销售或者用于二次视作等其他方式的商业应用。

　　如果使用者带有某种商业目的抓取某些数据，那么AI爬虫爬取的这些数据很容易就造成侵权。并且，这种侵权正在逐渐从创意内容向实物销售渗透，且已经设计多个领域。

　　比如在快时尚领域FORTUNE曾报道过，为了试探出用户的兴趣和爱好，SHEIN会通过AI爬虫抓取网络流行趋势元素、AIGC生成出很多产品。不仅是新品，Shein还会对很多爆款利用AI进行修改。销售端的测试方式，与互联网A/B test逻辑内核高度一致。这便导致SHEIN很多AI生成的商品中，缺乏原创性，甚至很多原创设计师的作品疑似被“洗稿”。

　　关于SHEIN如何利用AI爬虫以及快时尚领域的反应，王吉伟频道会在另一篇文章中详细叙述，欢迎大家关注。

　　AI爬虫与AIGC，甚至已经成为很多公司商业模式重要的一环，对AI爬虫的依赖性越来越强。企业依赖AI爬虫等技术爬取并生成内容以实现盈利的商业模式与更多创作者、版权公司利益之间的矛盾，正在成为当下亟待平衡与解决的一大难题。

　　首先，使用者必须遵守包括著作权法、网络安全法在内的相关法律法规，确保不侵犯版权、隐私权，同时不违反计算机犯罪相关法律。这意味着在不触犯法律的前提下，进行数据抓取和使用。尊重用户隐私是AI爬虫使用的伦理基础，应避免收集能够识别个人身份的信息，并采取加密存储和匿名化处理以保护用户隐私。

　　同时，作为友好爬虫，应设置合理的抓取频率和速度，减少对目标网站服务的影响，体现对网站运营者的尊重。

　　AI爬虫收集的数据应有明确合法的用途，遵循合法性、正当性和必要性原则，不得用于非法活动。同时，应优化robots.txt文件，尊重网站的爬取规则，这是保护网站内容和尊重网站意愿的重要技术手段。

　　保护著作权要求使用者深入了解版权法规，并在实践中严格遵守，不擅自复制或传播受版权保护的内容。同时，保护隐私权要求避免抓取可能泄露个人隐私的信息，并采取安全措施确保数据安全。

　　由于不同地区对数据保护和隐私有不同的法律规定，使用AI爬虫时必须了解并遵守这些地区性法律法规，特别是处理涉及个人信息的数据时，如欧盟的GDPR，美国的CFAA等。合理设置抓取频率，避免对网站服务器造成负担，影响网站性能。

　　透明度是建立信任的重要因素，向网站管理员明确表明爬虫的目的和行为，并提供联系方式，有助于及时沟通和解决问题。

　　最后，对于通过AI爬虫抓取的数据，必须严格按照相关法律法规进行使用，不得用于未经授权的目的，也不得未经允许就分享或出售给第三方，这是维护数据安全和用户信任的基础。

　　在王吉伟频道看来，这个世界的商业逻辑已然离不开AI爬虫与AIGC。我们唯一能做的，也就是尽量合理使用AI爬虫并将产业链各方的利益做一个更好的商业平衡。

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