LLM驱动智能数据采集：2026年10大AI网络爬虫工具对比评测

前言

网络爬虫早就是企业获取公开信息、支撑业务增长的核心工具。但传统爬虫的痛点实在太突出------高技术门槛把非技术团队挡在门外，网站一改版爬虫就失效，维护成本居高不下，技术团队大半精力都耗在重复适配这种琐事上，实在不值当。

好在大语言模型（LLM）、计算机视觉这些AI技术成熟后，新一代AI网络爬虫彻底改变了游戏规则。它们靠Prompt驱动、自动自愈这些核心特性，把原本要数天的爬虫开发压缩到几分钟，维护成本几乎降到零，这波技术迭代确实解决了行业的真痛点。

本文深度对比2026年最值得关注的10款AI网络爬虫工具，核心聚焦AI技术带来的实际价值。

一、AI网络爬虫的核心价值与对比维度

1、 核心解决的传统爬虫痛点

1. 传统爬虫需要编写复杂的CSS选择器/XPath，非技术人员无法参与；
2. 网站DOM结构微小变动即导致爬虫失效，需要持续投入开发资源维护；
3. 扩展到新网站需要重复编码、测试，响应业务需求速度缓慢；
4. 面对复杂反爬机制，需要手动配置代理、请求头，技术门槛高；
5. 数据提取后需要额外进行结构化处理，效率低下。

2、 AI特色专属对比维度

比起传统爬虫，AI爬虫的核心竞争力其实就集中在5个专属维度上------这也是我觉得选型时最该重点关注的部分：

• AI技术类型（LLM/NLP/计算机视觉/自适应学习/知识图谱）
• Prompt驱动能力（自然语言生成可运行爬虫）
• 自愈能力（网站变动自动检测、一键适配）
• 智能数据提取（无需手动配置选择器、自动识别字段）
• 零代码到专家模式的无缝切换（满足不同层级用户需求）

二 、10款AI网络爬虫工具完整对比表格（2026年最新版）

|---------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|-------------------------|------------------------|--------------|---------------------|-------------------------|------------------------|
| 工具名称 | AI技术类型 | 部署难度/学习曲线 | Prompt生成 | 零代码 | 代码可控度 | 反爬/代理能力 | 成本模型 |
| Bright Data AI Scraper Studio | LLM+视觉AI+自适应学习 | 零代码→进阶→专家无缝切换，全层级适配 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ✅ | 完整IDE代码控制，支持自定义扩展 | ⭐⭐⭐⭐⭐（1.5亿+全球IP，自动反爬绕过） | 付费（按需/包月/企业定制，含免费试用） |
| Bright Data Web Scraper API | LLM增强模板+自适应学习 | 低代码，开发者3分钟上手 | ⭐⭐⭐⭐（模板化Prompt，无需手动编写） | ✅（模板直接调用） | API参数高度自定义 | ⭐⭐⭐⭐⭐（共享全球代理网络） | 付费（按请求计费，无最低消费） |
| Browse AI | 计算机视觉识别+少量NLP | 零代码，非技术人员5分钟上手 | ❌ | ✅ | 仅支持简单规则调整 | ⭐⭐⭐（基础反爬，支持简单代理） | 免费版（有限请求）+付费版（按项目计费） |
| Diffbot | 知识图谱AI+机器学习+NLP | 低代码，需熟悉API参数配置 | ❌ | ✅（可视化配置） | 无代码控制，仅API参数扩展 | ⭐⭐⭐⭐（企业级反爬，支持全球代理） | 付费（按API调用次数，企业定制） |
| Hexomatic | 工作流AI+ChatGPT/Gemini集成 | 零代码，拖拽式配置，10分钟上手 | ⭐⭐（简单指令） | ✅ | 无代码自定义能力 | ⭐⭐（基础反爬，无内置高级代理） | 免费试用+付费（按工作流节点计费） |
| Bardeen AI | 工作流AI+轻量级LLM | 零代码，浏览器插件即装即用 | ⭐⭐（基础指令） | ✅ | 无代码控制 | ⭐⭐（基础反爬） | 免费版（有限工作流）+付费版（无限工作流） |
| Apify Actor | AI集成框架+结构化解析AI | 零代码/低代码/代码级全覆盖，生态学习成本中等 | ❌（需配置/自定义Actor） | ✅（现成Actor调用） | 支持JS/Python自定义Actor | ⭐⭐⭐（可额外购买代理） | 免费试用（有限计算单元）+付费（按计算单元） |
| Axiom.ai | 浏览器自动化AI+ChatGPT集成 | 零代码，可视化流程配置，复杂流程学习成本较高 | ❌ | ✅ | 无代码自定义能力 | ⭐⭐（基础反爬） | 7天免费试用+付费（按套餐计费） |
| ScrapeStorm | 传统机器学习+中文语义理解 | 零代码，中文界面，国内用户3分钟上手 | ❌ | ✅ | 有限脚本自定义 | ⭐⭐⭐（适配国内反爬，支持第三方代理） | 免费版（有限功能）+付费版（无采集限制） |
| ParseHub | 传统机器学习+视觉识别 | 零代码，配置流程略繁琐，需15分钟熟悉 | ❌ | ✅ | 仅支持简单规则调整 | ⭐⭐（基础反爬，支持简单代理） | 免费版（有限项目）+付费版（无限制+云采集） |

三 、10大AI网络爬虫工具详细对比

下面我介绍下10大AI网络爬虫工具，从核心维度、优势亮点到适用场景，不同工具具有不同的适配边界，而不是重复看同类头部产品的优势。

1.Bright Data AI Scraper Studio

AI Scraper Studio通过自然语言prompt生成爬虫脚本，既实现了零代码、极速上线，又保留了扩展性和代码级定制能力，更适合需快速扩展多域、追求极致效率与弹性的现代数据团队。

我们可以直接创建自己的爬虫代码，也可以用AI帮我们生成自定义爬虫代码（需要填写目标网站、爬虫提示词），AI Scraper Studio提供了模版供我们选择，比如：Amazon Products、Youtube Videos、Faceboos profile posts、LinkedIn people profile PDP等等

这里我输入下面的信息，然后点击"Generate code"

随后等待代码生成

最终可以看到生成的爬虫脚本

2. Bright Data Web Scraper API

Bright Data Web Scraper API更偏向开发者友好的API服务，通过API接口，可以轻松抓取互联网上的大量数据，无需人工手动提取，节省时间和人工成本，在数据抓取后可以直接进行初步清洗和格式化处理，输出结构化的数据（如CSV、JSON等），方便后续使用。它提供了120+API供我们选择，可以说是非常丰富了

选择AI Search，可以看到有多种AI供我们选择

这里选择chatgpt.com，点击手动允许就可以爬取

3. Browse AI（视觉识别驱动）

Browse AI专为非技术人员打造的零代码网页数据采集平台，通过计算机视觉技术实现鼠标框选提取数据，无需了解 DOM 结构，对小白极为友好。它支持定时抓取和 CSV/Excel 导出，日常使用便捷，轻微页面改版能自动识别字段位置，减少手动调整，免费版加付费版的灵活定价也满足不同需求。

import requests

# 配置信息（需先在Browse AI网页端创建爬虫任务，获取任务ID和API密钥）
API_KEY = "你的Browse AI API密钥"
TASK_ID = "已创建的爬虫任务ID"
ENDPOINT = f"https://api.browse.ai/v2/tasks/{TASK_ID}/run"

# 请求参数
payload = {
    "input": {"url": "https://example-ecommerce.com/product/12345"},  # 目标产品页URL
    "output_format": "json"
}

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

# 触发爬虫任务并获取结果
response = requests.post(ENDPOINT, json=payload, headers=headers)
result = response.json()

# 输出结构化数据
print("产品数据：", result.get("data"))

不过它缺乏 Prompt 驱动和代码自定义能力，复杂动态页面处理能力有限，也没有全球代理网络，反爬能力一般，整体适合电商详情页、新闻列表等固定布局页面的数据采集，是运营团队和个人用户的轻量级数据采集利器。

4. Diffbot（知识图谱AI）

Diffbot专注于实体关系提取的企业级知识图谱构建平台，通过知识图谱 AI、机器学习和 NLP 技术，能够高效识别实体及其关联关系，直接构建结构化知识图谱。它支持万级 URL 批量采集，数据结构化程度极高，核心实体字段识别稳定，轻微页面变动不影响。

import requests

# 配置信息
API_KEY = "你的Diffbot API密钥"
ENDPOINT = "https://api.diffbot.com/v3/product"  # 产品实体提取端点

# 请求参数
params = {
    "token": API_KEY,
    "url": "https://example-ecommerce.com/product/phone-pro-max",
    "fields": "name,price,brand,specs,relatedProducts"  # 提取实体及关联关系
}

# 发送请求并获取结构化知识数据
response = requests.get(ENDPOINT, params=params)
result = response.json()

# 输出产品实体及关联关系
print("产品实体信息：", result.get("objects")[0])
print("关联产品关系：", result.get("objects")[0].get("relatedProducts"))

它缺乏 Prompt 驱动能力，零代码用户上手有难度，不能做代码级自定义，爬虫逻辑调整不灵活，太聚焦实体提取导致非结构化文本抓取困难，价格较高对中小团队压力大。主要适合 AI/ML 工程师构建知识图谱、企业竞品分析和行业研究机构梳理产业数据等场景。

5. Hexomatic（工作流AI+多模型集成）

Hexomatic是零代码爬虫与自动化工作流一体化平台，集成工作流 AI 和原生 ChatGPT/Google Gemini，专注 "采集 - 处理 - 应用" 全链路。它支持 1-click 一键抓取主流网站数据和自定义采集规则，内置 100 + 现成自动化工具，可将采集数据与 AI 任务联动，支持构建端到端工作流无需人工干预。

import requests

# 配置信息（需先在Hexomatic网页端创建工作流，获取工作流ID和API密钥）
API_KEY = "你的Hexomatic API密钥"
WORKFLOW_ID = "已创建的采集-处理工作流ID"
ENDPOINT = f"https://api.hexomatic.com/v1/workflows/{WORKFLOW_ID}/execute"

# 请求参数（触发工作流，采集Google Maps本地企业信息）
payload = {
    "inputs": [
        {"name": "search_query", "value": "北京 手机店"},
        {"name": "location", "value": "北京"}
    ],
    "output_format": "json"
}

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

# 触发工作流并获取结果
response = requests.post(ENDPOINT, json=payload, headers=headers)
result = response.json()

# 输出采集的企业线索数据
print("B2B线索数据：", result.get("results"))

其 Prompt 驱动能力较弱，仅支持简单自然语言指令，爬虫自愈能力有限，复杂动态页面采集准确率一般，不支持代码级自定义。主要适合销售团队 B2B 线索挖掘、营销团队竞品分析、非技术人员批量数据处理与自动化任务等场景。

6. Bardeen AI（浏览器插件式Workflow AI）

Bardeen AI是浏览器插件式爬虫工具，集成工作流 AI 和轻量级 LLM，专注简单工作流自动化与数据同步。它支持浏览器插件直接安装无需部署环境，通过拖拽式操作构建采集工作流上手门槛极低，可将采集数据实时同步至 Google Sheets、Notion、Airtable 等办公工具，具备基础自然语言指令能力可通过简单 Prompt 生成基础采集规则。

// 需在浏览器扩展环境中运行（Bardeen AI插件内置API）
async function scrapeAndSyncData() {
  try {
    // 1. 采集当前页面的产品标题和价格
    const productData = await bardeen.actions.scrape({
      fields: [
        { name: "title", selector: "h1.product-title" },
        { name: "price", selector: "span.product-price" }
      ]
    });

    // 2. 将数据同步至Google Sheets
    await bardeen.actions.syncToGoogleSheets({
      spreadsheetId: "你的Google Sheets ID",
      sheetName: "产品数据",
      data: productData
    });

    console.log("采集并同步成功：", productData);
  } catch (error) {
    console.error("操作失败：", error);
  }
}

// 执行采集同步任务
scrapeAndSyncData();

其 Prompt 驱动能力较弱仅支持简单指令，无自愈能力网站变动后需重新配置，不支持大规模并发采集单任务速度较慢，无内置高级代理复杂反爬网站难以突破。主要适合个人用户轻量数据采集、小型运营团队简单数据同步任务等。

7. Apify Actor（AI集成+生态化爬虫平台）

Apify Actor是生态化爬虫平台，集成 AI 集成框架和结构化数据解析 AI，通过 "Actor" 模块实现灵活的采集与 AI 联动。它拥有 4000 + 现成的 Actor 模块覆盖全场景，深度集成主流 AI 框架可将采集数据直接喂给 LLM 等适配 AI 模型训练需求，支持无代码配置与代码自定义兼顾不同用户，可与 Make 等自动化平台联动实现大规模工作流自动化。

from apify_client import ApifyClient

# 配置信息
APIFY_TOKEN = "你的Apify API令牌"
client = ApifyClient(APIFY_TOKEN)

# 调用现成的电商采集Actor
run_input = {
    "startUrls": [{"url": "https://example-ecommerce.com/category/phones"}],
    "maxItems": 100,
    "outputFields": ["title", "price", "rating", "imageUrl"],
    "excludeAds": True
}

# 启动Actor并等待完成
run = client.actor("apify/ecommerce-scraper").call(run_input=run_input)

# 获取并输出结果
result = [item for item in client.dataset(run["defaultDatasetId"]).iterate_items()]
print("采集的电商数据：", result)

其无原生 Prompt 生成爬虫能力需手动配置，零代码用户上手需熟悉 Actor 生态学习成本较高，基础版无全球代理复杂反爬场景成本高，免费版计算单元有限。主要适合 AI/ML 工程师获取训练数据、技术团队灵活采集需求、需要与现有 AI 工作流集成的企业等场景。

8. Axiom.ai（无代码浏览器自动化+GPT集成，三星半推荐）

Axiom.ai是无代码浏览器自动化工具，集成浏览器自动化 AI 和 ChatGPT 数据解析，专注复杂浏览器操作与 AI 数据解析结合。它支持模拟人类浏览器操作可抓取需要复杂交互的页面，集成 ChatGPT 可利用 AI 解析非结构化数据，数据可自动导出至 Google Sheets 并支持定时执行任务，无需代码通过可视化流程配置实现复杂采集需求。

import requests

# 配置信息（需先在Axiom.ai网页端创建自动化流程，获取流程ID和API密钥）
API_KEY = "你的Axiom.ai API密钥"
FLOW_ID = "已创建的浏览器自动化流程ID"
ENDPOINT = f"https://api.axiom.ai/v1/flows/{FLOW_ID}/run"

# 请求参数（触发流程：登录电商平台并采集订单数据）
payload = {
    "inputs": [
        {"name": "username", "value": "你的电商账号"},
        {"name": "password", "value": "你的电商密码"},
        {"name": "order_date_start", "value": "2026-01-01"}
    ]
}

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

# 触发流程并获取结果
response = requests.post(ENDPOINT, json=payload, headers=headers)
result = response.json()

# 输出采集的订单数据
print("订单数据：", result.get("output"))

不过它无 Prompt 生成爬虫能力所有流程需手动配置，无自愈能力页面元素变动后需重新调整，不支持全球代理面对反爬严格的网站表现一般，单个任务执行速度较慢不适合大规模并发采集。主要适合需要复杂浏览器交互的采集任务、非技术人员的复杂数据解析需求、企业的重复性浏览器操作自动化等场景。代码案例（Python调用Axiom.ai自动化流程API）

9. ScrapeStorm（智能识别）

ScrapeStorm是国内自研零代码爬虫工具，集成传统机器学习、智能字段识别和中文语义理解，专注中文网站采集与本土化需求。它提供中文界面友好适配国内用户习惯，零代码操作通过智能识别自动提取字段支持可视化调试，支持云采集和定时抓取实现无人值守，数据导出格式丰富且具备有限代码自定义能力。

import requests

# 配置信息（需先在ScrapeStorm客户端创建采集规则，获取任务ID和API密钥）
API_KEY = "你的ScrapeStorm API密钥"
TASK_ID = "已创建的中文电商采集任务ID"
ENDPOINT = "https://api.scrapestorm.cn/v1/task/run"

# 请求参数
payload = {
    "apiKey": API_KEY,
    "taskId": TASK_ID,
    "startUrl": "https://example-chinese-ecommerce.com/category/手机",
    "outputFormat": "json"
}

# 触发云采集任务并获取结果
response = requests.post(ENDPOINT, json=payload)
result = response.json()

# 输出采集的中文电商数据
print("中文电商产品数据：", result.get("data"))

它无 Prompt 驱动能力依赖手动配置，自愈能力较弱网站大幅改版后需重新训练，面对国外复杂网站和反爬机制表现不佳，AI 数据解析能力有限复杂结构化数据提取准确率一般。主要适合国内非技术人员抓取国内网站数据、中小型企业本土化采集需求、无复杂反爬需求的中文内容采集等场景。

10. ParseHub（机器学习+视觉识别）

ParseHub是零代码爬虫工具，集成传统机器学习和基础视觉识别，面向非技术人员的基础数据采集。它提供可视化界面操作通过点击选择提取字段，支持循环点击和自动翻页等复杂操作，可处理动态 JavaScript 渲染页面抓取单页应用数据，数据可导出 CSV、JSON、Excel 等多种格式，支持定时抓取与云存储无需本地运行。

import requests

# 配置信息（需先在ParseHub网页端创建爬虫项目，获取项目ID和API密钥）
API_KEY = "你的ParseHub API密钥"
PROJECT_TOKEN = "已创建的新闻采集项目ID"
ENDPOINT = f"https://www.parsehub.com/api/v2/projects/{PROJECT_TOKEN}/run"

# 请求参数
payload = {
    "api_key": API_KEY,
    "start_url": "https://example-news-site.com/latest",
    "output_format": "json"
}

# 启动爬虫并获取运行状态
response = requests.post(ENDPOINT, data=payload)
run_token = response.json().get("run_token")

# 等待爬虫完成并获取结果
result_endpoint = f"https://www.parsehub.com/api/v2/runs/{run_token}/data"
result_response = requests.get(result_endpoint, params={"api_key": API_KEY})
result = result_response.json()

# 输出采集的新闻数据
print("新闻列表数据：", result.get("news"))

它无 Prompt 驱动能力配置流程较为繁琐，自愈能力有限网站结构变动后需重新配置，不支持代码级自定义灵活度不足，大规模采集性能较弱并发能力有限，无内置高级代理复杂反爬场景难以应对。主要适合个人用户和小型团队的简单数据采集、非技术背景业务人员基础市场调研、布局相对固定的网页采集等场景。

四 、推荐试用与落地建议

我觉得在选择代理工具的时候要匹配自己的需求，不要盲目测试所有工具，可以先明确自身的核心诉求，这里给大家的一下使用选择建议：

1. 企业级首选（大型团队、复杂需求、高准确率）：Bright Data AI Scraper Studio，兼顾零代码易用性与专家模式灵活性，自愈能力与反爬能力行业领先，适合需要大规模、高稳定数据采集的企业；
2. 开发者首选（快速获取标准化数据） ：Bright Data Web Scraper API，模板化调用，无需编写复杂代码，效率高，适合开发者快速响应业务需求；
3. 非技术人员轻量需求（个人/小型团队、简单页面）：Browse AI、Bardeen AI，零代码上手，操作简单，满足基础数据采集需求；
4. 知识图谱/AI训练数据采集：Diffbot，擅长实体关系提取与知识图谱构建，适合AI/ML工程师与行业研究团队；
5. 国内网站采集：ScrapeStorm，中文界面友好，适配国内网站，满足中小型企业的本土化数据采集需求。

AI爬虫虽然能够大幅提升效率，但是我们必须要遵守相关法律法规，采集公开可获取的信息，避免侵犯隐私和知识产权。合理利用AI技术，才能让数据真正成为业务增长的助力。

结语

AI技术正在彻底颠覆传统网络爬虫的工作模式，从编码驱动转向Prompt驱动，从被动修复转向主动自愈，从技术人员专属转向全民可用。选择一款合适的AI网络爬虫工具，不仅能够大幅提升数据采集效率，降低维护成本，更能让企业快速响应市场变化，在数据驱动的竞争中占据先机。Bright Data作为AI网络爬虫领域的领军者，其AI Scraper Studio与Web Scraper API具备行业领先的效率与稳定性**。**

2026年，AI网络爬虫将成为企业的标配工具，而Bright Data凭借其领先的技术实力与企业级服务，可以说是智能数据采集的最佳选择。