Infrastructure des agents d'IA
Donnez aux agents IA des outils pour rechercher, lire, naviguer et obtenir des données web publiques structurées. Votre application contrôle le processus ; nous assurons l’accès API.
Route par tâche
Gardez la découverte, l'accès à la page, la collecte de plusieurs pages, l'interaction avec le navigateur et l'extraction structurée comme outils explicites. L'agent peut choisir un produit à partir de l'intention de la tâche au lieu de forcer chaque charge de travail à travers un chemin de récupération.
Demandez des résultats de recherche contextuels lorsque l'agent a besoin d'URL candidats, de classements ou de fonctionnalités du moteur pour une requête.
Utilisez une demande de page directe lorsque l'application connaît déjà l'URL et a besoin de la réponse pour parser, résumer ou vérifier.
Choisissez un crawler lorsqu'une réponse dépend d'un ensemble de pages contrôlées plutôt que d'une seule URL. Définissez la limite de collecte avant que l'application ne traite les résultats.
Utilisez l'accès par navigateur pour le contenu rendu par le client ou une séquence d'interaction documentée. Votre application envoie le plan d'action explicite le plus court qui atteint l'état requis.
Utilisez un support API de données target lorsque l'agent a besoin de champs normalisés au lieu de construire son propre modèle d'extraction pour cette source.
Limite de l'architecture
L'application décide pourquoi et quand utiliser le web. WebScrapingAPI effectue l'opération publique sélectionnée sur le web par l'intermédiaire du produit concerné.
La couche de modèle et d'orchestration choisit l'objectif, l'outil, le contexte de la demande, la politique de réessayer, la mémoire et la règle d'acceptation.
Le produit concerné gère son comportement d'accès, de rendu, de recherche, de crawling ou de données structurées documentées.
Votre application reçoit la réponse sélectionnée et peut conserver le contexte source, demande, capture et tâche en plus de sa trace de raisonnement.
Modèles d'agents
Commencez par un seul parcours à forte valeur et rendez chaque transition observable. Ces schémas montrent comment les produits peuvent se compléter sans imposer un framework d’agent.
Soutenir une réponse avec des preuves publiques actuelles et un chemin de récupération visible.
Passez de la découverte à une collection contrôlée quand une page ne suffit pas.
Utilisez une API spécifique à la source prise en charge lorsque la tâche nécessite des champs répétables plutôt que le contenu de la page brune.
L'intégration
Enveloppez chaque appel de produit comme un petit outil dans votre application. Gardez visible le type de tâche, target, le contexte de la demande, la réponse attendue et la gestion des erreurs afin que l'agent puisse choisir et évaluer l'étape suivante.
Appeler les interfaces HTTP documentées à partir de la couche de langage, de service ou d'orchestration qui exécute déjà votre agent.
Exposez uniquement les options de requête dont la tâche a besoin, puis validez-les avant d'envoyer l'appel API.
Transformer les réponses des produits en une enveloppe interne de résultats sans cacher le contexte de la source ou de la demande.
Contrat d'outil interne illustratif non schéma API
{
"task": "retrieve",
"product": "scraper_api",
"target": "selected_public_url",
"context": {
"task_id": "research_204",
"reason": "verify_source"
},
"retain": [
"source", "captured_at", "response"
]
}Qui s’occupe de quoi
La limite de production la plus propre maintient le comportement des agents avec votre application et les opérations du produit avec WebScrapingAPI.
Votre équipe est opérationnelle.
WebScrapingAPI exploite
Carte des produits
Évaluer chaque chemin indépendamment, puis combiner uniquement les opérations requises par le parcours de production.
FAQ
Commencez par une tâche, un produit, des sources publiques représentatives et un contrat de résultat que votre demande peut inspecter.
Agentic Web Access est la couche de données Web publique pour une application d'IA. Votre application décide quelle tâche exécuter, puis appelle le produit WebScrapingAPI pertinent pour rechercher, récupérer une page, parcourir une portée définie, interagir avec une page dynamique ou demander un enregistrement structuré entretenu.
Commencez par la tâche. Utilisez API SERP pour les résultats de recherche, API de scraping pour une page connue, API d’exploration pour une collection de plusieurs pages définie, API de navigateur pour un état rendu ou une interaction guidée, et API de données pour un enregistrement structuré spécifique à la source pris en charge.
Votre équipe gère l'agent, le modèle, la logique de planification, la mémoire et les décisions en aval. WebScrapingAPI fournit l'accès public au web et les produits de données que l'application appelle lorsqu'elle a besoin d'informations externes.
Utilisez API de navigateur lorsque les informations requises apparaissent après un rendu du côté client ou une action documentée telle que le clic, le défilement, la saisie, la sélection, la soumission ou l'attente d'un état de page. Gardez la séquence d'action aussi courte et explicite que la tâche le permet.
Conceptez l'enveloppe de résultat pour conserver l'URL source, le contexte de la demande, le temps de capture, la réponse du produit et l'identificateur de tâche au niveau de l'application ensemble. Votre application peut ensuite stocker ou citer ce contexte aux côtés de la réponse ou de la décision générée.
Oui. Utilisez les API de temps de demande lorsque l'application choisit chaque tâche. Pour une collection définie par l'acheteur récurrente, utilisez Flux de données ou Données gérées afin que WebScrapingAPI gère le calendrier, l'extraction, la maintenance, le suivi de la qualité et la livraison.
Appeler les produits à travers leurs interfaces documentées à partir de votre couche d'application ou d'orchestration. Le hub de vue d'ensemble et d'intégration du développeur aide les équipes à évaluer le langage, le cadre, la demande et les modèles de déploiement sans changer l'architecture de l'agent.
Non. Agentic Web Access prend en charge les tâches web exécutées par une application au moment de la requête. Le hub d’entraînement et d’ancrage IA couvre également les corpus préparés, les données d’évaluation, les collectes RAG récurrentes, les données vidéo et la livraison gérée.
Votre premier voyage d'agent
Apportez l'objectif de l'agent, les sources représentatives, le contexte requis, le résultat attendu et la pile d'applications actuelle. Nous cartographierons chaque opération Web au produit qui lui convient.