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AI驱动的浏览器自动化和网络爬取终极指南

社区文章 发布于2024年11月19日
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Sami Halawa
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引言

在当今快节奏的数字环境中，浏览器自动化和网络爬取已成为开发者、研究人员和企业不可或缺的工具。人工智能（AI）与这些工具的集成彻底改变了它们的功能，实现了动态交互、智能数据提取和高级任务自动化。AI驱动的解决方案能适应实时变化，即使网站不断演变，也能确保一致的性能。本综合指南将按受欢迎程度列出一些最著名的AI驱动浏览器自动化和网络爬取工具，并提供实用的见解、经验证的安装和使用脚本以及实际示例，以帮助您入门。

目录

  1. 为什么选择AI驱动的自动化？
  2. AI驱动浏览器自动化和网络爬取的顶级工具
  3. 主要功能和使用案例
  4. 结论和建议
  5. 其他资源

为什么选择AI驱动的自动化？

传统的浏览器自动化工具依赖于静态工作流，当网站布局或结构发生变化时，这些工作流可能变得脆弱并容易失败。AI驱动的工具通过利用先进的机器学习模型、自然语言处理（NLP）和计算机视觉技术来理解和动态地与网络元素交互，从而克服了这些限制。这种适应性确保了自动化任务即使在网站演变时也能保持稳健和有效。

AI驱动自动化的优势：

  • 适应性： AI模型无需手动重新配置即可适应网站变化。
  • 智能性： 能够理解上下文并做出决策，减少对明确指令的需求。
  • 效率： 快速自动化复杂任务，提高生产力。
  • 可扩展性： 能够处理大规模操作，适用于企业和小型企业。
  • 用户友好界面： 可视化工作流构建器和自然语言API使这些工具易于非开发人员使用。
  • 可扩展性： 与各种API集成并支持多种编程语言，确保灵活性。

AI驱动浏览器自动化和网络爬取的顶级工具

以下是按GitHub星级受欢迎程度排序的顶级AI驱动工具精选列表。每个部分都包含安装和使用脚本，在一个紧凑的代码块中，方便您使用。

1. Auto-GPT

GitHub仓库： Auto-GPT
星级： 14.5万

概览
Auto-GPT是一个实验性的开源应用程序，展示了GPT-4语言模型的功能。它允许AI代理通过与应用程序和服务（包括网页浏览）交互来自主执行任务。

主要功能

  • 自主任务完成
  • 互联网访问
  • 内存管理

安装和使用

# Clone the repository
git clone https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT.git
cd Auto-GPT

# Install requirements
pip install -r requirements.txt

# Configure API keys
cp .env.template .env
# Edit .env to add your OpenAI API key
# OPENAI_API_KEY=your-api-key

# Run Auto-GPT
python -m autogpt

2. BabyAGI

GitHub仓库： BabyAGI
星级： 3.6万

概览
BabyAGI是原始任务驱动自治代理的简化版本。它使用OpenAI和Pinecone API来创建、优先处理和执行任务。

主要功能

  • 任务管理
  • AI驱动的执行
  • 可扩展性

安装和使用

# Clone the repository
git clone https://github.com/yoheinakajima/babyagi.git
cd babyagi

# Install requirements
pip install -r requirements.txt

# Configure API keys
cp .env.example .env
# Edit .env to add your OpenAI API key and Pinecone API key (if using Pinecone)

# Run BabyAGI
python babyagi.py

3. AgentGPT

GitHub仓库： AgentGPT
星级： 2.5万

概览
AgentGPT允许您在浏览器中配置和部署自主AI代理。这些代理可以执行从网络研究到数据提取等各种任务。

主要功能

  • 基于浏览器的界面
  • 可定制代理
  • 实时监控

安装和使用

# Clone the repository
git clone https://github.com/reworkd/AgentGPT.git
cd AgentGPT

# Install dependencies
npm install

# Configure API keys
cp .env.example .env.local
# Edit .env.local to add your OpenAI API key
# VITE_OPENAI_API_KEY=your-api-key

# Run AgentGPT
npm run dev

在浏览器中访问AgentGPT：https://:3000。

4. LLamaIndex (GPT Index)

GitHub仓库： LlamaIndex
星级： 2.4万

概览
LlamaIndex将您的大型语言模型（LLM）与外部数据连接起来，实现AI驱动的网络爬取和数据提取。

主要功能

  • 数据集成
  • 自然语言查询
  • 模块化设计

安装和使用

# Install llama-index
pip install llama-index

# Usage Example
from llama_index import GPTSimpleVectorIndex, SimpleWebPageReader

documents = SimpleWebPageReader().load_data(['https://www.wikipedia.org/'])
index = GPTSimpleVectorIndex(documents)
response = index.query('What is Wikipedia?')
print(response)

5. AutomaApp/Automa

GitHub仓库： Automa
星级： 1.2万

概览
Automa是一款无代码浏览器自动化工具，非常适合自动化表单填写和数据提取等重复性任务。

主要功能

  • 可视化工作流构建器
  • 数据抓取
  • 浏览器扩展

安装和使用

# Installation via Chrome Web Store
# Visit: https://chrome.google.com/webstore/detail/automa/your-extension-id

# Usage Example
# 1. Open the Automa extension.
# 2. Create a new workflow using the visual builder.
# 3. Add actions like clicking, typing, and scraping.
# 4. Run the workflow.

6. Skyvern-AI/skyvern

GitHub仓库： Skyvern
星级： 1万

概览
Skyvern结合了LLM和计算机视觉，实现智能浏览器自动化，处理未知网站上的动态交互。

主要功能

  • 动态交互处理
  • AI集成

安装和使用

# Clone the repository
git clone https://github.com/Skyvern-AI/skyvern.git
cd skyvern

# Install requirements
pip install -r requirements.txt

# Run setup
python setup.py

# Usage Example
from skyvern import Skyvern

skyvern = Skyvern(api_key="your_api_key")
skyvern.automate_workflow("https://example.com")

7. mishushakov/llm-scraper

GitHub仓库： LLM Scraper
星级： 2.3k

概览
LLM Scraper利用LLM进行智能抓取和内容理解，实现精细数据提取。

主要功能

  • 内容理解
  • 灵活集成

安装和使用

# Clone the repository
git clone https://github.com/mishushakov/llm-scraper.git
cd llm-scraper

# Install requirements
pip install -r requirements.txt

# Usage Example
from llm_scraper import LLMScraper

scraper = LLMScraper(api_key='your_api_key')
data = scraper.scrape('https://example.com', query='Find all article titles and authors.')
print(data)

8. Devika-WebScraper/Devika

GitHub仓库： Devika
星级： 1.8k

概览
Devika通过AI驱动的工作流简化数据提取，使所有人都能使用网络爬取。

主要功能

  • AI工作流
  • 用户友好界面

安装和使用

# Clone the repository
git clone https://github.com/Devika-WebScraper/Devika.git
cd Devika

# Install requirements
pip install -r requirements.txt

# Run Devika
python devika.py

# Follow interactive prompts to define your scraping tasks.

9. Browser-Use/Browser-Use

GitHub仓库： Browser-Use
星级： 1.7k

概览
Browser-Use促进AI代理和浏览器之间的交互，支持多个LLM。

主要功能

  • 多LLM支持
  • 复杂工作流管理

安装和使用

# Clone the repository
git clone https://github.com/gregpr07/browser-use.git
cd browser-use

# Install dependencies
npm install

# Usage Example
const browserUse = require('browser-use');

(async () => {
    const agent = browserUse.createAgent({ model: 'gpt-4' });
    await agent.navigate('https://example.com');
    await agent.extractData('h1');
    console.log(await agent.getResults());
})();

10. Stagehand/Stagehand

GitHub仓库： Stagehand
星级： 1.1k

概览
Stagehand提供自然语言API用于浏览器自动化，侧重于简单性和可扩展性。

主要功能

  • 自然语言处理
  • 三种API：act、extract、observe

安装和使用

# Clone the repository
git clone https://github.com/browserbase/stagehand.git
cd stagehand

# Install requirements
pip install -r requirements.txt

# Usage Example
from stagehand import Browser

browser = Browser()
browser.run_task("Extract all product names and prices from https://example.com")

11. platonai/pulsarRPA

GitHub仓库： PulsarRPA
星级： 1.1k

概览
PulsarRPA是一款AI驱动的RPA工具，专为基于浏览器的自动化设计，强调简洁性。

主要功能

  • AI驱动自动化
  • 用户友好界面
  • 任务调度

安装和使用

# Clone the repository
git clone https://github.com/platonai/pulsarRPA.git
cd pulsarRPA

# Install requirements
pip install -r requirements.txt

# Usage Example
from pulsarRPA import PulsarRPA

rpa = PulsarRPA(api_key='your_api_key')
rpa.create_task('Fill out form on https://example.com', actions=[
    {'action': 'click', 'selector': '#submit-button'},
    {'action': 'fill', 'selector': '#name', 'value': 'John Doe'}
])
rpa.run_task('Fill out form on https://example.com')

12. GPT Scraper

GitHub仓库： GPT Scraper
星级： 1k+

概览
GPT Scraper使用GPT模型来解释和提取复杂网页中的数据。

主要功能

  • 语义理解
  • 最小化配置

安装和使用

# Clone the repository
git clone https://github.com/asyml/gpt-scraper.git
cd gpt-scraper

# Install requirements
pip install -r requirements.txt

# Usage Example
from gpt_scraper import GPTScraper

scraper = GPTScraper(api_key='your_api_key')
results = scraper.scrape('https://example.com', instructions='Find and list all product names and prices.')
print(results)

13. WebScrapeGPT

GitHub仓库： WebScrapeGPT
星级 500+

概览
WebScrapeGPT使用GPT模型从网页中提取结构化信息。

主要功能

  • AI驱动提取
  • 灵活的输出格式

安装和使用

# Clone the repository
git clone https://github.com/miguelgfierro/webscrapegpt.git
cd webscrapegpt

# Install requirements
pip install -r requirements.txt

# Usage Example
from webscrapegpt import WebScrapeGPT

scraper = WebScrapeGPT(api_key='your_api_key')
data = scraper.scrape('https://example.com', prompt='Extract all article titles and authors.')
print(data)

主要功能和使用案例

主要功能：

  • 动态交互处理
  • 自然语言处理
  • 自主操作
  • 数据集成
  • 可扩展性
  • 内存管理
  • 错误处理
  • 多LLM支持

常见使用案例：

  • 市场研究
  • 内容聚合
  • 数据分析
  • 自动化测试
  • 个人助理
  • 电子商务自动化
  • 数字营销
  • 质量保证

结论和建议

将AI集成到浏览器自动化和网络爬取中开启了新的可能性，使这些工具比以往任何时候都更具适应性、效率和强大功能。无论您是自动化复杂工作流还是提取有价值的数据，所强调的工具都能提供高级功能，以提高生产力和准确性。

建议

  • 明确您的需求： 选择最适合您特定任务的工具。
  • 利用AI功能： 选择具有AI集成的工具以实现适应性。
  • 从简单开始： 初学者可以考虑使用Automa或Stagehand等用户友好工具。
  • 自定义和扩展： 利用可扩展功能根据您的工作流定制工具。
  • 保持更新： 及时了解工具和知识的最新进展。
  • 确保合规性： 抓取数据时遵守道德准则和法律法规。

其他资源

社区

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