AI网页爬虫Agent：用browser-use打造会自我纠错的爬虫
AI网页爬虫Agent把LLM规划与真实浏览器自动化结合。我们用真实GitHub数据对比browser-use、nanobrowser和n8n。
💡 你将学到
AI网页爬虫Agent把LLM规划与真实浏览器自动化结合。我们用真实GitHub数据对比browser-use、nanobrowser和n8n。
传统爬虫在网站改版的那一刻就报废了。AI网页爬虫Agent不会——它读取页面、判断数据在哪、提取内容，失败时换一套策略重试。
Agent技术栈
browser-use（107,990星）是当前默认选择：把LLM接到真实Chrome会话，模型看到截图和DOM，决定点哪里，再读取结果。nanobrowser（13,530星）是轻量扩展方案，适合快速提取。编排层用n8n（199,484星），无代码把爬虫接到数据库、邮件或Slack。
为什么比正则强
正则和CSS选择器很脆：一个class改名，整条管道就废了。Agent根据实时DOM重新规划，选择器漂移不再是问题。代价是速度和成本——每页要几秒并消耗token，所以复杂站点用Agent，简单页面继续用经典选择器。
对比
| 工具 | 职责 | 星数 |
|---|---|---|
| browser-use | LLM + 真实浏览器 | 107,990 |
| nanobrowser | 轻量提取 | 13,530 |
| n8n | 管道编排 | 199,484 |
| yt-dlp | 媒体抓取 | 182,988 |
常见问题
问：AI爬虫每页成本多少？
答：前沿模型约1-5美分/页，本地模型更低——按页大小预留2-10k token。
问：能完全本地跑吗？
答：能——browser-use支持Ollama（177,874星）；慢一些但免费且私密。
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