AgentQL

AgentQL 是 TinyFish 推出的 AI 编程与网页自动化工具，产品站点主文案写着“Make the web AI-ready”，定位是连接 LLMs 和 AI agents 到整个 Web。它提供类似 GraphQL 的自然语言查询、parser、Python/JavaScript SDK、Playwright 集成、headless browser、浏览器调试扩展和 Playground，用于从电商、招聘、社媒等网页中提取结构化数据或驱动自动化。AgentQL 支持免费试用，包含 300 free API calls、远程浏览器时长和开发者工具访问，适合构建 web agents、数据工作流和更稳健的网页抓取方案。

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AgentQL 面向的是开发者在构建 AI agent 时遇到的一个老问题：网页是给人看的，选择器和 DOM 经常变化，LLM 又需要稳定拿到结构化数据。它用查询语言、parser 和浏览器自动化工具，把网页元素和数据抽取变得更适合 AI 工作流使用。

它主要解决什么问题

AgentQL 重点围绕 AgentQL connects LLMs and AI agents to the entire web展开。开发者可以用自然语言式查询描述想要的字段，例如商品名、价格、职位信息等，再让 AgentQL 返回 JSON 结构，减少传统 CSS/XPath 选择器在页面变化时失效的问题。

核心功能

AgentQL query：用接近自然语言的查询定义网页上要提取的字段，并输出结构化 JSON。
SDK 与自动化：AgentQL 支持 Python、JavaScript SDK、Playwright 和 headless browsers，适合接入现有爬取或 agent 项目。
浏览器调试扩展：可在网页上实时调试和优化查询，减少盲写选择器的成本。
免费试用：产品站点相关能力包括 300 free API calls、API 调用频率、远程浏览器和开发者工具访问。

适合谁使用

AgentQL 适合 AI agent 开发者、数据工程师、增长工程师和需要从复杂网页中稳定提取数据的团队。典型场景包括电商价格监测、招聘信息收集、社媒页面理解、网页自动化测试和让 LLM 使用实时网页数据。

使用边界

AgentQL 能增强网页数据提取的稳健性，但仍需要遵守目标网站的服务条款、robots 政策和数据合规要求。对于登录后页面、强反爬站点、动态交互复杂页面或敏感个人数据，开发者仍要设计权限、速率限制和人工审核流程。

常见问题

AgentQL 和传统爬虫选择器有什么区别？ 传统方式常依赖 CSS 或 XPath，页面结构一变就容易失效；AgentQL AgentQL 重点围绕自然语言查询和 parser，更适合把网页数据交给 AI agent 使用展开。

AgentQL 可以和 Playwright 一起用吗？ 可以。AgentQL 支持通过 Playwright、Python 和 JavaScript SDK 与 headless browsers 交互，适合接入已有自动化代码。

AgentQL 免费额度适合试项目吗？ 适合做原型验证。AgentQL免费试用包含 300 free API calls 和远程浏览器时长，正式项目需要根据调用量、并发和浏览器时间选择套餐。

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