2026 年的爬取预测：agentic 工作流与 AI

Source: Dev.to

什么是用于爬取的 AI 代理

Agentic AI 是基于大语言模型（LLM）的自主系统，能够使用外部工具或 API 进行计划、执行和适应，从而在无需人工微观管理的情况下完成任务。与传统方法相比，它们能够动态适应新的工作场景，并在重新评估决策的同时解决问题。

AI 代理的工作流

1. 用户为爬取任务提供 LLM 提示。
2. 代理将任务拆分为子任务并组织工作。
3. 代理在需要时自动请求额外信息。
4. 任务完成。

用于网页爬取的 AI 代理可以执行以前需要手动脚本完成的任务。已经有独立的工具用于搜索、加载网页、点击按钮和填写表单。代理不再需要人工逐一执行这些操作，而是将它们组合并集成到统一的研究代理中。

AI 代理使用自动爬取工具来：

• 导航至网站。
• 处理交互（点击、滚动、等待 JS 加载）。
• 获取 HTML 或渲染后的内容。
• 解析并清洗数据。
• 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

传统的 AI 工作流通常是线性且静态的：

1. 发送一个提示。
2. 模型给出回答。
3. 过程结束。

即使将多个提示包装成流水线，系统也遵循由开发者预先设定的顺序。

Agentic 工作流引入了自主性、反馈回路和决策能力。代理不仅仅生成输出，而是持续评估进度，选择下一步行动，并在出现意外（网页更改、数据缺失、请求失败等）时进行适配。

• 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爬取工具：规划导航、获取页面、检测失败、在遇到 CAPTCHA 或失效选择器时重新规划，并返回结构化结果。

为什么 2026 年的 agentic 爬取很重要

到 2026 年，网页将超出大多数团队依赖的爬取方法的能力。页面通过 JavaScript 加载数据、将内容隐藏在交互背后，并且布局频繁变化，传统爬虫的成本将不断上升。即使是用于爬取的 LLM 提示，也仍然依赖手动脚本来导航页面、处理错误或做出决策。

用于网页爬取的 AI 代理之所以重要，是因为它们能够实时观察并适应。代理可以自动：

• 在检测到速率限制时放慢或改变请求模式。
• 从激进爬取切换为增量、类人交互。
• 识别站点需要身份验证并遵循正确的流程。
• 检测到 CAPTCHA 时升级至人工介入，而不是静默失败。
• 在可用时使用替代的、被允许的数据源（API、信息流、缓存快照）进行抓取。

这就是为什么 agentic AI 成为 2026 年爬取预测的核心部分。它代表了 AI 辅助爬取的下一步演进，传统方法和非 agentic LLM 的使用成本将上升，使过去的方法变得过时。

“代理网络”：自动爬取工具的新格局

根据 2025 年的研究论文 “Internet 3.0: Architecture for a Web‑of‑Agents”，自主软件代理可能成为数据和服务的主要接口点。它回答了未来如何使用 AI 爬取的问题。

• 爬取交互变为协议驱动：代理不再解析 DOM，而是向其他暴露定义动作和模式的代理请求数据，消除持续的破坏‑修复循环。
• 代理自动发现最佳数据源：发现/编排机制让爬取代理能够找到并切换到提供最干净数据的同行代理。
• 可靠性通过代理声誉可度量：爬虫可以依据代理评分选择可信的同行，避免噪声或过时的来源。
• 防御通过协作而非暴力破解：爬取代理可以将任务委派给专门的同行——如 CAPTCHA 解决器、行为模拟器、DOM‑diff 分析器、会话处理代理等。
• 数据质量通过跨代理验证提升：多个代理可以使用不同的自动爬取工具独立提取或验证同一数据。

结束语

由于动态内容、交互元素和高级防御的出现，网页爬取及其 2026 年的预测正变得日益复杂。传统爬虫甚至基于 LLM 的解析器都难以跟上。Agentic 工作流通过结合自主性、计划、适应性执行和跨代理协作来应对这些挑战。

展望未来，随着网络向友好代理的架构演进，2026 年的爬取预测将转向日益依赖协作的 AI 代理。探索爬取 LLM 提示并学习如何使用 AI 爬取的团队，也必须从 agentic 模型的角度思考，以获得长期效果。

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)