CrewAI
Web-Scraping-Agent mit CrewAI
Erstellen Sie einen intelligenten Web-Scraping-Agenten, der Seiten abruft, strukturierte Daten extrahiert und Paginierung verarbeitet — mit CrewAI.
web scrapingdata extractionHTTPparsing
Funktionierender Code
from crewai import Agent, Crew, Taskfrom langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.tools import tool
@tooldef fetch_url(url: str) -> str: """Fetch a webpage and return its content as markdown.""" import httpx from markdownify import markdownify response = httpx.get(url, headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0"}, timeout=15) return markdownify(response.text)[:5000]
@tooldef extract_data(text: str, instruction: str) -> str: """Extract structured data from text based on instruction.""" # Uses the LLM itself to parse — no regex needed return f"Extracting from {len(text)} chars: {instruction}"
agent = Agent( role="Specialist", goal="You are a web scraping agent. Fetch pages, extract the requested data, and return it in structured format. Respect robots.txt.", tools=[fetch_url, extract_data], llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),)
task = Task( description="Scrape the pricing page at example.com/pricing and extract all plan names and prices", expected_output="Detailed response", agent=agent,)
crew = Crew(agents=[agent], tasks=[task])result = crew.kickoff()print(result.raw)Schritt für Schritt
1
Abhängigkeiten installieren
Installieren Sie CrewAI und die benötigten Tools für diesen Anwendungsfall.
2
Tools definieren
Erstellen Sie domänenspezifische Tool-Funktionen, die Ihr Agent zur Interaktion mit externen Diensten verwenden wird.
3
Agent erstellen und ausführen
Initialisieren Sie den CrewAI-Agenten mit Ihren Tools, setzen Sie den System-Prompt und führen Sie eine Abfrage aus.
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