AgentQL 的主要功能
AgentQL 是一款基于人工智能的网络抓取和自动化工具，它使用自然语言查询来可靠地定位和交互网页元素。它提供了一个用于调试的 Chrome 扩展程序，一个用于实现的 Python SDK，并消除了对脆弱的 XPath 或 DOM 选择器的需求。AgentQL 提供语义选择、受控输出和确定性行为，使开发人员更容易提取数据和自动化网页交互，即使网站发生变化。
自然语言查询: 使用直观的自然语言描述来指定网页元素，而不是复杂的 XPath 或 DOM 选择器。
AI 驱动的元素定位: 即使网站发生变化，也能可靠地找到网页元素，使用先进的 AI 来理解元素的上下文和含义。
受控输出: 以您需要的精确形状获取结果，实现精确的数据提取和操作。
Chrome 扩展调试器: 无需使用 Python SDK 即可在网页上实时测试和调试查询。
Python SDK 集成: 轻松在您的 Python 项目中实现 AgentQL 查询，用于网络抓取和自动化任务。
AgentQL 的使用场景
电子商务数据抓取: 从各种在线商店提取产品信息、价格和评论，用于市场分析或价格比较。
自动化网页测试: 为网页应用程序创建健壮的端到端测试，能够适应 UI 变化而无需持续维护。
内容聚合: 从多个来源收集新闻文章、博客帖子或社交媒体内容，用于内容策划或分析。
竞争情报: 监控竞争对手网站的价格变化、产品供应或公司信息。
研究数据收集: 自动化从网络来源收集科学或学术数据，用于大规模研究或元分析。
优点
使用自然语言查询简化网络抓取
适应网站变化，减少抓取脚本的维护
提供用户友好的 Chrome 扩展和面向开发者的 SDK
缺点
需要 API 密钥，可能涉及成本或使用限制
依赖第三方服务进行核心功能
对于高度动态或复杂的网页应用程序可能存在限制
AgentQL 月度流量趋势
AgentQL 在11月份实现了47.4K访问量，增长率达到157.5%。其人工智能驱动的自然语言查询和自我修复功能可能吸引了更多用户，提升了其在网络数据提取和自动化方面的吸引力。
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