AgentQL 网页数据提取教程：给 AI Agent 接入结构化网页数据

这篇教程会完成什么

这篇教程会带你设计一个 AgentQL 网页数据提取工作流，用于 AI Agent、数据产品、市场监控或自动化系统。目标不是写完整代码，而是讲清楚从需求定义到结构化输出的关键步骤。

完成后，你会有一套流程：确定目标网页和字段，设计查询，处理动态页面，验证提取结果，把数据交给数据库、LLM 或后续自动化任务。

这个流程适合开发者、AI 工程师、增长团队和数据产品团队。如果只是偶尔复制网页内容，没必要使用 AgentQL。

第一步：明确你要提取什么

网页数据提取最容易失败在目标不清楚。不要只说“抓这个页面”，而要写清楚字段和用途。

例如你要监控竞品价格，可以定义：

• 产品名称
• 当前价格
• 折扣信息
• 库存状态
• 页面 URL
• 更新时间

如果你要采集招聘信息，可以定义：职位名称、公司、地点、薪资范围、岗位描述、发布时间和申请链接。

字段越明确，后续提取越容易验证。

第二步：选择目标页面和范围

AgentQL 更适合从具体页面或一组已知页面中提取数据。开始时不要直接覆盖整个网站，先选 3 到 5 个代表页面测试。

你需要确认：页面是否公开可访问，是否依赖 JavaScript 渲染，是否需要点击或筛选，是否有分页，是否存在登录或访问限制。

如果目标站点条款明确禁止抓取，或者数据涉及隐私和敏感信息，就不要继续。技术可行不等于合规可行。

第三步：设计语义化查询

AgentQL 的价值在于更接近语义化提取。你不只是写 CSS selector，而是描述想要的字段。设计查询时建议使用业务名称，而不是页面结构名称。

例如不要只关注 div.card > span.price，而是定义“product_name”“current_price”“rating”“availability”。这样当页面结构有小变化时，维护思路会更清晰。

第一次查询不要太复杂。先提取 3 到 5 个核心字段，验证稳定后再扩展更多字段。

第四步：处理动态页面

很多现代网页不是静态 HTML。价格、列表、筛选结果、评论和按钮状态可能需要等待加载、点击、滚动或展开后才能看到。

这时要把浏览器自动化流程和数据提取拆开：先完成页面交互，再运行字段提取。例如：打开页面 → 选择筛选条件 → 等待结果加载 → 展开详情 → 提取字段。

不要把所有步骤都交给模型猜。每一步最好有明确目标和失败处理。

第五步：验证提取质量

提取结果出来后，不要只看是否有数据，还要验证是否正确。

建议检查：

• 字段是否为空。
• 价格、日期、数量等格式是否统一。
• 是否提取到了广告、推荐位或错误模块。
• 同一页面重复运行结果是否稳定。
• 页面改版或缺字段时是否能发现异常。

对于关键业务，最好保存原始 URL、提取时间和少量原文片段，方便后续排查。

第六步：把数据交给 AI Agent

AgentQL 提取出的结构化数据可以作为 AI Agent 的输入。相比直接把整个网页丢给 LLM，结构化字段更稳定、成本更低，也更容易控制幻觉。

例如销售 Agent 可以拿到公司官网里的职位、产品和新闻字段；市场 Agent 可以拿到竞品价格和功能变化；研究 Agent 可以把多个页面字段整理成比较表。

提示词中要明确告诉模型：只能基于这些字段回答，不确定就标注缺失，不要编造未提取的数据。