TinyFish Web Agenting 平台技术分析一、新闻概述1. 标题TinyFish：从 Web Scraping 到 Web Agenting 的技术范式转变2. 发布时间2025 年 1 月 31 日3. 来源X (Twitter) @techNmak二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容TinyFish 发布新一代 Web 数据获取平台，宣称传统 Web Scraping 已经过时，Web Agenting 时代正式到来。B. 核心亮点用自然语言替代 CSS 选择器统一 API 接口处理任意数量目标网站真实浏览器自动化，非模拟请求企业级基础设施，生产环境就绪2. 关键信息A. 产品定位将整个实时 Web 转变为单一 API 接口B. 核心价值输入：自然语言指令（如 "查找 X 的可用性"）目标：1 个或 100 个 URL输出：结构化 JSON 数据C. 技术特点访问实时 Web，非模拟处理动态 JavaScript 内容内置日志、错误处理、结构化数据3. 背景介绍A. 痛点分析传统 Web Scraping 面临的核心问题：CSS 选择器（div > .class > span）在网站更新时频繁失效为每个新目标构建自定义 Bot 浪费工程时间B. 技术演进从基于选择器的静态抓取，向基于智能 Agent 的动态交互转变三、详细报道1. 主要内容A. One API, Many Sites（统一 API，多站点支持）核心特点：无论访问 1 个还是 50 个 URL，使用相同的接口契约开发者专注于业务逻辑目标TinyFish 处理导航、点击、输入等底层操作技术优势：graph LR A[开发者] -->|自然语言指令| B[TinyFish API] B -->|统一契约| C[目标网站1] B -->|统一契约| D[目标网站2] B -->|统一契约| E[目标网站N] C -->|结构化数据| B D -->|结构化数据| B E -->|结构化数据| B B -->|JSON响应| AB. Real Automation（真实自动化）核心能力：不仅是"读取"页面内容真实交互：填写表单、多步骤导航、处理动态 JS 内容技术对比：传统 ScrapingTinyFish Web Agenting静态 HTML 解析真实浏览器执行选择器定位元素自然语言理解无法处理 JS 交互完整 JS 执行环境单步数据提取多步骤流程自动化C. Production Ready（生产就绪）企业级特性：大型企业使用的基础设施内置日志系统错误处理机制结构化数据输出架构设计：graph TB subgraph 开发者侧 A[自然语言指令] B[业务逻辑层] end subgraph TinyFish 平台 C[API 网关] D[Agent 编排层] E[浏览器池] F[日志系统] G[错误处理] end subgraph 目标网站 H[(网站1)] I[(网站2)] J[(网站N)] end A --> C C --> D D --> E E --> H E --> I E --> J H --> D I --> D J --> D D --> F D --> G F --> B G --> B D --> B2. 技术细节A. 技术栈推测基于描述，可能采用：浏览器自动化：Playwright 或 PuppeteerAI 理解层：LLM 驱动的自然语言处理任务编排：工作流引擎管理多步骤操作数据提取：结构化输出映射B. 与传统方案对比维度传统 ScrapingWeb Agenting维护成本高（选择器频繁失效）低（AI 适应页面变化）扩展性需为每个站点定制统一接口自动适配交互能力仅限静态内容完整浏览器交互开发效率低高技术门槛中等低（自然语言）C. 适用场景价格监控（电商、旅游）数据聚合（新闻、招聘）自动化测试（表单提交流程）竞品分析（动态内容获取）-供应链监控（库存、价格）3. 数据与事实A. 市场反响发布后短时间内获得 7,812 次浏览技术社区关注度较高B. 商业模式企业级基础设施对外提供服务面向开发者的 API 产品四、影响分析1. 行业影响A. 技术趋势Web Scraping 向 AI Agent 演进是大势所趋自然语言交互将成为数据获取的标准接口传统爬虫工具面临升级压力B. 竞争格局与传统爬虫工具（Scrapy、BeautifulSoup）形成差异化竞争与其他 AI Agent 平台（如 MultiOn）进入同一赛道可能催生更多"API 化"的 Web 交互服务2. 用户影响A. 开发者降低技术门槛：无需精通选择器和 DOM 结构提升开发效率：快速适配新目标网站减少维护成本：页面变化无需修改代码B. 企业数据获取成本降低业务响应速度提升可扩展性增强C. 网站面临更智能的数据访问压力可能需要升级反爬虫策略API 开放可能成为新趋势3. 技术趋势A. AI Agent 范式从"指定怎么做"到"说明做什么"AI 负责理解和执行细节人类专注于业务逻辑B. Web 即 API网页本身成为 API 接口UI 交互可通过 API 触发前后端边界进一步模糊C. 生态影响可能催生新一代开发工具测试自动化领域将受益数据集成成本降低五、各方反应1. 官方定位定位为企业级基础设施强调生产环境就绪主张 Web Scraping 已经过时2. 技术社区评价A. 积极观点自然语言接口是未来方向降低数据获取门槛统一 API 提升开发效率B. 关注点成本问题（企业级基础设施费用）可靠性和稳定性验证法律和合规性（数据获取边界）C. 质疑声音真实场景中的复杂度可能被低估性能和延迟问题与专业爬虫工具的效能对比3. 潜在挑战A. 技术挑战复杂交互场景的准确率性能优化（大规模并发）异常处理和恢复B. 商业挑战定价策略SLA 保证客户获取成本C. 法律风险数据获取合规性robots.txt 尊重知识产权边界六、相关技术1. 同类产品MultiOn：AI Agent 驱动的 Web 自动化Browse AI：无代码 Web 抓取机器人Apify：Web 抓取和自动化平台PhantomBuster：云端自动化工具2. 技术栈参考Playwright：微软出品的浏览器自动化工具Puppeteer：Chrome DevTools Protocol 封装Selenium：传统浏览器自动化框架3. 相关概念Web Scraping：传统网页数据抓取RPA（机器人流程自动化）：业务流程自动化AI Agent：AI 驱动的智能代理七、总结TinyFish 代表了 Web 数据获取技术的演进方向：从依赖脆弱选择器的传统 Scraping，转向基于 AI 理解的 Web Agenting。其核心价值在于用自然语言替代技术细节，用统一接口降低复杂度，用真实浏览器实现完整交互能力。这一趋势反映了 AI Agent 范式在更广泛领域的渗透：将复杂的技术细节抽象化，让开发者专注于业务逻辑本身。对于数据密集型业务和需要频繁获取 Web 内容的应用场景，这类平台将带来显著的生产力提升。然而，生产环境的大规模应用仍需验证其可靠性、成本效益和法律合规性。Web Scraping 的"死亡"可能为时尚早，但 Web Agenting 的时代确实已经到来。参考资料Tech with Mak on X: "Web Scraping is dead. Web Agenting is here."