几款有代表性的AI 爬虫开源项目

AI时代，数据就是命根子。无论是训练模型还是构建知识库，高质量的数据源永远是核心竞争力。但问题来了——网上信息海量，怎么高效地抓取、整理成可用格式？传统爬虫写规则、调参数，网站一改版就废掉，维护成本高得离谱。幸好，现在有不少工具已经和AI深度结合，能自动理解网页结构，甚至你只需告诉它“我要什么”，它自己就能搞定。下面这几款开源项目，算是目前把AI和爬虫结合得比较有代表性的。

一、Scrapegraph-ai

ScrapeGraphAI 是一个开源的 Python 库，目标很直接——用大型语言模型（LLM）来彻底改造数据抓取这件事。它不再依赖固定的 CSS 选择器或 XPath，而是把网页抓取变成了一条“基于图的管道”，集成 LLM 来自动分析页面内容。你只需要告诉它你想提取什么信息，剩下的它自己搞定。

传统工具最大的痛点是什么？网站结构一改，抓取就崩。而 ScrapeGraphAI 因为有了 LLM 的加持，能动态适应页面变化，维护工作量大大降低。换句话说，它是个“会自己动脑”的爬虫。

它对模型的支持很全面，包括 GPT、Gemini、Groq、Azure、Hugging Face，甚至可以在本地运行 Ollama 模型。如果你想完全离线使用，搭配 Ollama 部署就能跑起来。

项目地址：GitHub - VinciGit00/Scrapegraph-ai: Python scraper based on AI

二、llm-scraper

这是一个 TypeScript 库，核心能力是把任意网页通过 LLM 转成结构化数据。你可能会问：这和前面那个有啥区别？llm-scraper 更侧重于“精准提取”——它让你用 Zod 定义输出模式，然后 LLM 按这个模式去解析页面，结果完全类型安全。

功能亮点包括：

• 支持多种聊天模型：本地 GGUF、OpenAI、Groq
• 使用 Zod 定义输出 schema，类型安全
• 基于 Playwright 框架，能处理动态页面
• 支持流式处理多个页面
• 四种输入模式：html、markdown、text（用 Readability.js 提取纯文本）、image（截图，仅多模态模型支持）

如果团队用 TypeScript 技术栈，这款工具上手会非常顺滑。

项目地址：GitHub - mishushakov/llm-scraper: Turn any webpage into structured data using LLMs

三、Firecrawl

Firecrawl 由 Mendable.ai 和社区开发，主打一个“暴力全抓”——不需要站点地图，它能爬取所有可访问的子页面，然后把整个网站变成 Markdown 或结构化数据，直接喂给 LLM 使用。

它的核心优势：

• 强大的抓取、爬取和数据提取能力

• 无需站点地图
  ，自动发现所有子页面

• 清晰的输出格式
  ，方便后续处理

使用方式也很灵活：提供 API、Python SDK、Node SDK，还集成了 LangChain 和 Llama Index。适合需要批量处理大量网站的场景。

项目地址：https://github.com/mendableai/firecrawl

四、MediaCrawler

这个项目专门针对国内主流社交媒体——小红书、抖音、快手、B站、微博。它能抓取视频、图片、评论、点赞、转发等信息。

实现原理很有意思：利用 Playwright 搭桥，保留登录后的浏览器上下文环境，通过执行 JS 表达式获取加密参数。这样一来，就不需要去逆向那些复杂的加密 JS 代码，难度大大降低。

适合做社交媒体数据分析和内容监测的同学研究。

项目地址：GitHub - lewis-007/MediaCrawler

五、gpt-crawler

这个工具的思路很特别：抓取网页文档，生成 output.json，然后直接上传到 OpenAI 创建自定义 GPT 或助手。如果你想给自己的 GPT 补充私域知识，这个流程非常高效。

使用方法：编辑 config.ts 中的 url 和 selector，然后执行 npm start 即可生成 output.json。

上传到 OpenAI 有两种方式：

• 创建自定义 GPT
  ：在 ChatGPT 左下角选择“My GPTs” → “Create a GPT” → “Configure”，在“Knowledge”下上传文件。

• 创建自定义助手
  ：在 OpenAI 平台点击“+ Create” → 选择“upload”并上传文件。

项目地址：GitHub - BuilderIO/gpt-crawler: Crawl a site to generate knowledge files to create your own custom GPT from a URL

六、gpt4V-scraper

这个项目基于 GPT-4V（多模态版本），它是个能“看见”网页的 Agent。可以自动化抓取数据，还能捕获全页面截图。它使用 Puppeteer 并搭配隐身插件来规避反爬检测，还有可自定义的超时设置。

适合需要视觉理解能力的场景，比如截图对比、页面元素识别等。

项目地址：GitHub - vdutts7/gpt4V-scraper: AI agent that can SEE

七、EasySpider

这款工具主打无代码可视化操作。它提供了一个图形界面，你只需要在网页上点选你想抓取的内容，按照提示框操作，就能设计和执行爬虫任务。同时也可以命令行方式运行，方便嵌入其他系统。

如果你是运营人员或对写代码不熟，EasySpider 可能是最适合你的选择。

项目地址：GitHub - NaiboWang/EasySpider: A visual no-code/code-free web crawler/spider易采集

八、基础爬虫框架

除了上面这些AI加持的工具，还有一些经典框架也是数据抓取的基石：Playwright、Cypress、Puppeteer、Selenium。它们支持多种语言，这里直接上个对比表：

测试工具	学习简易性	支持的语言
Playwright	✔✔	Ja vaScript, Python, .NET, Ja va
Cypress	✔✔	Ja vaScript
Puppeteer	✔✔	Ja vaScript
Selenium	✔✔	C#, Python, Ruby, Kotlin, Ja vaScript, Ja va

这几个框架各有侧重，大家可以根据自己的技术栈和需求选择。上面介绍的 AI 工具很多也基于这些框架，了解它们能帮你更好地理解底层原理。