Skip to content
Deep Agents

Agent web scraping z Deep Agents

Zbuduj inteligentnego agenta web scraping, który pobiera strony, wyodrębnia strukturalne dane i obsługuje paginację — z Deep Agents.

web scrapingdata extractionHTTPparsing

Działający kod

Deep Agents
from deepagents import create_deep_agent
from langchain_core.tools import tool
@tool
def 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]
@tool
def 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 = create_deep_agent(
model="anthropic:claude-sonnet-4-5-20250929",
tools=[fetch_url, extract_data],
system_prompt="You are a web scraping agent. Fetch pages, extract the requested data, and return it in structured format. Respect robots.txt.",
)
result = agent.invoke({
"messages": [("user", "Scrape the pricing page at example.com/pricing and extract all plan names and prices")]
})
print(result["messages"][-1].content)

Krok po kroku

1

Zainstaluj zależności

Zainstaluj Deep Agents i wymagane narzędzia do tego przypadku użycia.

2

Zdefiniuj narzędzia

Stwórz specyficzne dla domeny funkcje narzędzi, których agent będzie używał do interakcji z zewnętrznymi serwisami.

3

Stwórz agenta i uruchom

Zainicjalizuj agenta Deep Agents z narzędziami, ustaw prompt systemowy i wykonaj zapytanie.

Gotowy do budowania z Deep Agents?

Wygeneruj gotowy do produkcji projekt z Deep Agents — FastAPI + Next.js, autoryzacja, streaming i więcej.

Rozpocznij

Gotowy, żeby zbudować swojego pierwszego agenta AI?

Open-source'owe narzędzia, sprawdzone wzorce, zero boilerplate'u. Skonfiguruj swój stos i wyślij w minuty — nie miesiące.