在介绍工具之前，我们先来定义2025年人工智能抓取的含义。这些抓取工具通常包括以下功能：
自动检测数据类型和页面结构
自然语言处理用于内容分类和标签
图像转文本或OCR功能
机器学习模型适应布局变化
基于行为模式的智能防机器人规避
这些功能减少了手动配置的需求，使抓取更具可扩展性。
网站: zennolab.com & capmonster.cloud
类型：自动化套件
最适合：需要自动化+人工智能验证码解决的高级用户
虽然ZennoPoster本身是基于规则的，但它与CapMonster Cloud的协同作用为抓取受保护网站增添了强大的AI层。CapMonster Cloud使用深度学习以高精度解决图像和reCAPTCHA验证码，实现真正大规模的无人值守抓取。
主要功能：
人工智能验证码解决（图像、reCAPTCHA）
ZennoPoster处理抓取逻辑和浏览器行为
可定制的工作流程，配备可视化编辑器和C#逻辑
人工智能功能：通过神经网络进行验证码识别
定价： ZennoPoster – 一次性许可；CapMonster Cloud – 基于使用量
网站: browse.ai
类型：无代码SaaS
最适合：需要定期、可重复抓取任务且设置最少的商业用户
Browse AI提供了一个可视化的无代码界面，用于创建抓取“机器人”，可以提取数据并监控变化。其人工智能模型能够自动识别内容类型，并检测网页结构变化而不中断流程。
主要功能：
为常见用例（如职位列表、房地产）预训练的人工智能机器人
智能布局检测与自动修复
基于计划的监控与警报
支持API和Webhook自动化
人工智能功能：结构预测，自动适应布局变化
定价：免费增值，扩展计划
网站: diffbot.com
类型：人工智能API平台
最适合：需要大规模结构化、丰富网页数据的开发者和企业
Diffbot是人工智能抓取的先驱。它使用计算机视觉和自然语言处理来爬取网络，并自动将页面转换为结构化数据（如产品、文章、组织）。其“知识图谱”使像数据库一样查询网络规模数据成为可能。
主要功能：
自动页面分类和实体提取
内置包含数十亿实体的知识图谱
REST API用于结构化数据访问
无需自定义规则即可爬取整个域名
人工智能功能：自然语言处理、计算机视觉、实体识别
定价：定制（面向企业）
网站: scraperapi.com
类型：API（带人工智能模式）
最适合：希望可扩展抓取且自动处理动态内容的开发者
ScraperAPI现在包括“人工智能模式”，可自动检测页面结构，处理JavaScript渲染内容，并智能重试。虽然它本质上是一个代理和API系统，但人工智能层为厌倦手动调整的开发者增加了重要价值。
主要功能：
人工智能辅助结构解析
自动重试和验证码处理
动态渲染支持
内置浏览器模拟
人工智能功能：动态内容检测，元素映射
定价：基于使用量，人工智能模式适用于付费计划
网站: github.com/danielgross/browse-gpt
类型：开源人工智能代理
最适合：探索基于大语言模型驱动代理的实验用户和开发者
BrowseGPT是一个实验项目，使用GPT模型来解释页面内容，做出决策（如“点击这个”、“搜索那个”）并提取相关数据。它仍在开发中，但清晰地展示了基于提示的自主抓取的未来。
主要功能：
使用大语言模型指导导航和数据提取
自然语言提示界面
在Chrome浏览器内工作（浏览器代理）
从任务历史中学习
人工智能功能：语言模型推理，代理控制
定价：免费，开源
网站: parsio.io
类型：SaaS（人工智能解析器）
最适合：从电子邮件、Webhook或抓取的HTML块中提取结构化数据
Parsio专注于解析半结构化数据，如电子邮件、联系表单和抓取的文本块。其人工智能解析器可以从少量示例中学习，并适应布局变化。虽然它本身不是抓取工具，但它是一个有价值的抓取后数据增强工具。
主要功能：
人工智能模板从示例中学习
适用于抓取内容、文档、电子邮件
数据导出到Google Sheets、CRM、API
人工智能功能：模式学习，内容分类
定价：免费增值，增长层级
2025年的人工智能网页抓取工具正在重塑我们与在线数据的交互方式。它们不再依赖脆弱的XPath选择器或易碎的解析规则，而是使用机器学习来适应、理解和处理网络数据，就像人类一样。
如果您追求视觉简洁和自动化，选择Browse AI或Parsio。对于企业级结构化数据，选择Diffbot。如果您是需要完全控制的高级用户，ZennoPoster + CapMonster Cloud仍然是最强大的抓取组合之一。
NB： 请注意，本产品仅用于对您自身的网站以及您依法拥有访问权限的资源进行自动化测试。
