So sánh Các Nhà Xây Dựng Đại Lý AI: Những Gì Luồng Dữ Liệu Web Thực Sự Cần
Lead Scraping Automation Engineer
TL;DR:
- Một nhà xây dựng tác nhân AI là một môi trường phối hợp, không phải dữ liệu tự nó. Nhà xây dựng lập kế hoạch, gọi công cụ, duy trì trạng thái và trình bày kết quả.
- Các nhà xây dựng không mã, ít mã và trước mã trao đổi tốc độ để lấy quyền kiểm soát. Lựa chọn đúng phụ thuộc vào rủi ro quy trình làm việc, kỹ năng nhóm và mức độ hành vi cần được kiểm tra.
- Dữ liệu web cần tiêu chí đánh giá riêng. Sự tươi mới của tìm kiếm, quyền truy cập trang đã render, đầu ra có cấu trúc, nguồn gốc và phát hiện thay đổi quan trọng hơn danh sách kết nối dài.
- Quyền truy cập công cụ cần có ranh giới cứng. Nghiên cứu chỉ đọc không nên kế thừa khả năng ghi hoặc xóa.
- MCP có thể làm cho lớp dữ liệu di động. Một nhà xây dựng tương thích có thể phát hiện một bề mặt công cụ nhất quán mà không cần nhúng từng nhà cung cấp trực tiếp.
Các nhà xây dựng tác nhân AI giúp việc phối hợp dễ dàng hơn, nhưng một canvas trực quan không làm cho dữ liệu web hiện tại, đầy đủ hoặc an toàn để hành động. Một nhà xây dựng có thể có bộ nhớ đã được tinh chỉnh và kiểm soát triển khai trong khi vẫn cung cấp cho mô hình các đoạn tìm kiếm lỗi thời hoặc văn bản trang chưa được xác minh.
So sánh hữu ích do đó không phải là “Nhà xây dựng nào có nhiều tính năng nhất?” mà là “Nhà xây dựng nào cung cấp cho nhóm này đủ quyền kiểm soát đối với công cụ, trạng thái, chứng cứ và phê duyệt cho quy trình làm việc này?”
Nhà Xây Dựng Tác Nhân AI Là Gì?
Nhà xây dựng tác nhân AI là phần mềm để lắp ráp mô hình của một tác nhân, hướng dẫn, công cụ, trạng thái, kích hoạt và hành vi triển khai. Một số nhà xây dựng sử dụng biểu đồ trực quan, một số kết hợp các hình thức với bước mã, trong khi những người khác tiết lộ một khuôn khổ lập trình.
Một nhà xây dựng tác nhân nên được tách biệt khỏi ba loại gần kề:
- một chatbot trả lời bên trong một cuộc trò chuyện nhưng có thể không sở hữu một nhiệm vụ nhiều bước;
- một tự động hóa cố định theo các nhánh đã định trước mà không quyết định công cụ nào để sử dụng;
- một dịch vụ dữ liệu cung cấp tìm kiếm, trang hoặc dữ liệu ứng dụng nhưng không phối hợp toàn bộ tác nhân.
Ranh giới quan trọng vì các nhóm thường đổ lỗi cho mô hình hoặc nhà xây dựng về những bằng chứng thiếu mà lớp dữ liệu không bao giờ cung cấp.
Không mã so với Ít mã so với Trước mã
Ba loại nhà xây dựng giải quyết những vấn đề vận hành khác nhau.
| Kích thước | Không mã | Ít mã | Trước mã |
|---|---|---|---|
| Tốc độ xây dựng ban đầu | Nhanh nhất cho các mẫu được hỗ trợ | Nhanh cho các luồng hình thức trực quan và kịch bản | Thiết lập chậm hơn |
| Logic tùy chỉnh | Giới hạn ở các khối được cung cấp | Các bước tùy chỉnh xung quanh một biểu đồ trực quan | Kiểm soát ứng dụng đầy đủ |
| Gỡ lỗi | Nhật ký nhà xây dựng và đầu ra nút | Đầu ra nút cộng với thiết bị đo lường tùy chỉnh | Theo dõi và kiểm tra ở cấp ứng dụng |
| Triển khai | Được quản lý bởi nền tảng | Các tùy chọn quản lý hoặc tự lưu trữ khác nhau | Nhóm sở hữu quá trình chạy và phát hành |
| Quản trị | Các tính năng chính sách phụ thuộc vào nền tảng | Kiểm soát nền tảng cộng với cổng tùy chỉnh | Các chính sách phải được thiết kế và duy trì |
| Phù hợp nhất | Quy trình làm việc ổn định theo phòng ban | Quy trình làm việc liên hệ giữa các hệ thống với các chuyển đổi tùy chỉnh | Tác nhân có rủi ro cao hoặc quan trọng với sản phẩm |
Không mã là lựa chọn mạnh khi quy trình làm việc sử dụng các kết nối được hỗ trợ, đầu vào rõ ràng và hành động có thể đảo ngược. Ít mã phù hợp với các nhóm muốn một cái nhìn vận hành trực quan nhưng cần xác thực hoặc chuyển đổi tùy chỉnh. Trước mã phù hợp với một nhóm sản phẩm phải kiểm tra mọi hợp đồng công cụ, hành vi phiên bản và thay đổi triển khai.
Ma Trận Đánh Giá Thực Sự Quan Trọng
Một nhà xây dựng tác nhân AI nên được đánh giá qua bảy kích thước.
Hợp đồng công cụ
Nhà xây dựng phải tiết lộ tên công cụ, mô tả, sơ đồ đầu vào và đầu ra rõ ràng đủ để kiểm tra chúng. Kiến trúc MCP tách biệt các máy chủ, khách hàng và máy chủ và xác định các công cụ như là các hàm thực thi được tiết lộ thông qua một bề mặt giao thức có thể khám phá.
Hãy hỏi liệu các công cụ có thể được liệt kê trước khi chạy, liệu các sơ đồ có được xác thực không, và liệu kết quả của một công cụ có chứa dữ liệu có cấu trúc thay vì chỉ là văn bản.
Bộ nhớ và trạng thái
Bộ nhớ nên có một phạm vi xác định. Lịch sử cuộc trò chuyện, trạng thái nhiệm vụ, sở thích người dùng và hồ sơ kinh doanh bền vững là các lớp dữ liệu khác nhau. Một nhà xây dựng lưu trữ cả bốn trong một đối tượng bộ nhớ mờ đục sẽ làm cho việc giữ lại và gỡ lỗi trở nên khó khăn.
Kiểm tra ai có thể đọc hoặc sửa đổi trạng thái, thời gian tồn tại của nó là bao lâu, và liệu một nhiệm vụ có thể tiếp tục mà không lặp lại các hành động đã hoàn thành hay không.
Khả năng quan sát
Một lần chạy tác nhân cần một dấu vết từ mục tiêu đến cuộc gọi công cụ và kết quả được chấp nhận. Nhật ký nên hiển thị các đối số công cụ với các giá trị nhạy cảm đã được sửa đổi, trạng thái kết quả, quyết định xác thực, đầu ra mô hình và phê duyệt của con người.
Khuôn khổ OpenTelemetry xác định các dấu vết, số liệu và nhật ký là các telemetry bổ sung. Một nhà xây dựng không cần phải sử dụng một ngăn xếp cụ thể nào, nhưng nó nên cung cấp các bằng chứng tương đương cho việc chẩn đoán sản xuất.
Triển khai và kiểm soát thay đổi
Các nhắc nhở, mô hình, công cụ và sơ đồ đều thay đổi hành vi. Một nhà xây dựng sản xuất nên phiên bản hóa những đầu vào đó, tách biệt phát triển khỏi sản xuất, và làm cho việc quay trở lại hoặc phát hành có giai đoạn trở nên khả thi.
Câu hỏi quan trọng không phải là liệu việc triển khai có mất một cú nhấp chuột hay không. Mà là liệu một người đánh giá có thể xác định chính xác những gì đã thay đổi giữa hai lần chạy hay không.
Quản trị và quyền hạn
Quyền truy cập công cụ nên tuân theo nguyên tắc tối thiểu. Một đại lý nghiên cứu cần đọc các trang công khai không nên kế thừa khả năng xuất bản nội dung hoặc xóa hồ sơ.
Hướng dẫn của OWASP về quyền hạn quá mức liên kết rủi ro với chức năng quá mức, quyền hạn và quyền tự chủ. Đánh giá phạm vi quyền hạn và ranh giới phê duyệt trước khi đánh giá mức độ tự chủ của bản demo.
Đánh giá và kiểm tra chấp nhận
Người xây dựng nên hỗ trợ các tuyên bố sau một cuộc gọi công cụ. Một tập hợp kết quả tìm kiếm có thể yêu cầu một truy vấn và địa phương; một hồ sơ trang có thể yêu cầu một URL cuối, tiêu đề và thời gian thu thập; một hành động có thể yêu cầu xác nhận rõ ràng.
Nếu không có các kiểm tra chấp nhận, một nút đã hoàn thành chỉ chứng minh rằng quy trình làm việc đã tiến về phía trước.
Kiểm soát chi phí
Chi phí của đại lý không chỉ đến từ các token mô hình. Các cuộc gọi tìm kiếm, xử lý trang, thời gian trình duyệt, API bên thứ ba, lưu trữ và đánh giá lặp lại đều góp phần. Một người xây dựng hữu ích cho phép hiển thị mức sử dụng mỗi lần chạy và cho phép các đội giới hạn các nhánh đắt tiền.
Dữ liệu Web Là Một Lớp Riêng Biệt
Quy trình làm việc với dữ liệu web cần tìm kiếm, thu thập, trích xuất và xác minh. Đ treating những công việc đó như một công cụ “duyệt” chung ẩn giấu những lựa chọn quan trọng.
| Công việc dữ liệu web | Kết quả yêu cầu | Kiểm tra chấp nhận |
|---|---|---|
| Tìm kiếm | Hồ sơ kết quả đã xếp hạng | Truy vấn, địa phương, loại kết quả, URL |
| Lấy trực tiếp | Đại diện phản hồi | Trạng thái, URL cuối, loại nội dung |
| Tương tác với trình duyệt | Trạng thái đã xử lý hoặc kết quả hành động | Phần tử cần thiết và trạng thái trang kết quả |
| Trích xuất | Các trường doanh nghiệp có cấu trúc | Sơ đồ, các trường có thể là null, nguồn gốc |
| Xác minh | Bằng chứng quyết định | Đồng thuận giữa các nguồn hoặc không chắc chắn rõ ràng |
Scrapeless MCP Server có thể hiển thị khả năng dữ liệu web của Scrapeless cho các khách hàng MCP tương thích. Tài liệu Scrapeless là bề mặt tham khảo hiện tại để cấu hình các sản phẩm dữ liệu cơ bản. Người xây dựng vẫn sở hữu việc lập kế hoạch, bộ nhớ, phê duyệt và trình bày; máy chủ MCP cung cấp một ranh giới công cụ nhất quán.
Bắt đầu cào dữ liệu với Scrapeless
Khởi động quy trình cào dữ liệu web và tự động hóa của bạn với Scrapeless!
Đăng ký ngay hôm nay và nhận 5 đô la tín dụng miễn phí — không yêu cầu thẻ tín dụng.Nhận tín dụng miễn phí của bạn ngay bây giờ trong Bảng điều khiển Scrapeless.
Cách Kiểm Tra Một Người Xây Dựng Trước Khi Cam Kết
Chạy một quy trình làm việc đại diện qua toàn bộ lộ trình hoạt động.
- Xác định một nhiệm vụ web công khai hẹp và sơ đồ kết quả mong đợi.
- Kết nối công cụ dữ liệu với quyền hạn tối thiểu cần thiết.
- Xác nhận rằng người xây dựng có thể phát hiện chính xác tên và sơ đồ của các công cụ.
- Thực hiện một cuộc tìm kiếm và một lần thu thập trang.
- Từ chối một kết quả thiếu nguồn gốc hoặc các trường cần thiết.
- Tạm dừng trước bất kỳ hành động ghi ngoại vi hoặc hành động không thể đảo ngược nào.
- Kiểm tra dấu vết, mức sử dụng, và hồ sơ phiên bản sau khi chạy.
Bài kiểm tra này tiết lộ nhiều hơn một danh sách kiểm tra tính năng. Nó cho thấy liệu người xây dựng có thể bảo trì chứng cứ qua các cuộc gọi công cụ và liệu một người vận hành có thể giải thích câu trả lời cuối cùng hay không.
Khung Quản lý Rủi ro AI của NIST tổ chức công việc rủi ro xung quanh quản trị, lập bản đồ, đo lường và quản lý. Những chức năng đó chuyển trực tiếp thành các câu hỏi về người xây dựng: ai sở hữu quy trình làm việc, nó có thể ảnh hưởng đến điều gì, hành vi được đo lường như thế nào, và điều gì xảy ra khi chứng cứ không đủ?
Chọn Theo Đội Nhóm Và Quy Trình Làm Việc
Chọn một người xây dựng không mã cho một quy trình làm việc nội bộ có giới hạn với các kết nối tiêu chuẩn, đánh giá của con người và kết quả có thể đảo ngược. Ưu tiên những người xây dựng mã thấp khi xác thực tùy chỉnh, chuyển đổi có cấu trúc, hoặc các hệ thống doanh nghiệp hỗn hợp là trung tâm. Chọn xây dựng mã trước khi hành vi của đại lý là một phần của sản phẩm hướng tới khách hàng, xử lý các hoạt động nhạy cảm, hoặc cần các bài kiểm tra có thể lặp lại trong quy trình cung cấp phần mềm.
Thể loại người xây dựng chỉ là một nửa quyết định. Một quy trình làm việc web mạnh mẽ cũng cần:
- dữ liệu tìm kiếm hiện tại thay vì một bức tranh kiến thức tĩnh;
- một lộ trình trình duyệt cho các trang công khai phụ thuộc JavaScript;
- trích xuất có cấu trúc với các trường có thể là null rõ ràng;
- nguồn gốc được gắn với mỗi hồ sơ được chấp nhận;
- ranh giới quyền và phê duyệt trước khi hành động.
Scrapeless AI Agent cung cấp khía cạnh dữ liệu web của kiến trúc đó. Nó không loại bỏ nhu cầu đánh giá bộ nhớ của người xây dựng, quản trị và mô hình triển khai.
Những Sai Lầm Thường Gặp Khi Lựa Chọn
Sai lầm đầu tiên là chọn từ số lượng kết nối. Một kết nối có thể tiết lộ một hành động hẹp hoặc một hợp đồng dữ liệu hoàn chỉnh; số lượng alone không cho thấy gì về độ tin cậy.
Sai lầm thứ hai là chỉ đánh giá con đường thuận lợi. Kiểm tra một trường bị thiếu, một URL cuối sai, một kết quả mơ hồ và một hành động bị chặn. Người xây dựng nên dừng lại hoặc tiếp tục xem xét mà không tạo ra hoàn thành.
Sai lầm thứ ba là cấp quyền rộng rãi trong quá trình prototyping và đưa chúng vào sản xuất. Sự tiện lợi trong prototyping không phải là chính sách truy cập sản xuất.
Sai lầm thứ tư là trộn lẫn trạng thái điều phối với chứng cứ nguồn. Giữ kết quả công cụ thô và hồ sơ đã chuẩn hóa sẵn có để câu trả lời mô hình sau này có thể được kiểm toán.
Kết Luận
Người xây dựng tác nhân AI nên được so sánh dựa trên quyền kiểm soát, không phải sự phô trương. Hệ thống không mã, mã thấp và mã đầu tiên phù hợp với các đội nhóm khác nhau, nhưng tất cả các quy trình sản xuất cần có hợp đồng công cụ rõ ràng, trạng thái giới hạn, khả năng quan sát, kiểm soát triển khai, quản trị và kiểm tra chấp nhận.
Đối với các tác nhân dữ liệu web, hãy đánh giá lớp tìm kiếm và tiếp nhận một cách riêng biệt. Một ranh giới MCP di động có thể cho phép đội ngũ thay đổi người xây dựng mà không cần thiết kế lại mọi tích hợp dữ liệu web.
Cung Cấp Cho Tác Nhân Của Bạn Một Lớp Dữ Liệu Web Có Thể Xác Minh
Xem lại giá Scrapeless, tạo một tài khoản Scrapeless, và kết nối với những người xây dựng đang làm việc trên công cụ tác nhân thông qua Discord hoặc Telegram.
Câu Hỏi Thường Gặp
Q: Người xây dựng tác nhân AI là gì?
Người xây dựng tác nhân AI là một môi trường để cấu hình một mô hình, hướng dẫn, công cụ, trạng thái, kích hoạt và hành vi triển khai xung quanh các nhiệm vụ nhiều bước.
Q: Liệu người xây dựng không mã có đủ cho các tác nhân sản xuất không?
Người xây dựng không mã có thể hỗ trợ sản xuất khi quy trình làm việc được giới hạn, quyền truy cập hẹp, đầu ra được xác thực, và các nhà điều hành có thể kiểm tra từng bước quan trọng.
Q: Sự khác biệt giữa tác nhân mã thấp và mã đầu tiên là gì?
Người xây dựng mã thấp giữ một quy trình làm việc trực quan trong khi cho phép logic tùy chỉnh; các khung mã đầu tiên cung cấp cho đội ngũ kỹ thuật quyền kiểm soát trực tiếp đối với điều phối, kiểm thử và triển khai.
Q: Tại sao một người xây dựng tác nhân cần dữ liệu web trực tiếp?
Một tác nhân cần dữ liệu web trực tiếp khi nhiệm vụ phụ thuộc vào kết quả tìm kiếm hiện tại, giá cả, khả năng có sẵn, trang hoặc sự kiện không được thể hiện an toàn trong bộ nhớ mô hình.
Q: MCP có thay thế người xây dựng tác nhân AI không?
Không. MCP chuẩn hóa cách mà các ứng dụng tương thích khám phá và gọi các công cụ bên ngoài; người xây dựng vẫn quản lý vòng lặp tác nhân, trạng thái, phê duyệt và trải nghiệm người dùng.
Q: Các đội nên đánh giá bảo mật của người xây dựng tác nhân như thế nào?
Kiểm tra quyền truy cập công cụ tối thiểu, xử lý bí mật, phê duyệt của con người, xác thực đầu ra, ghi lại, giữ dữ liệu và khả năng tắt nhanh một quy trình làm việc.
Tại Scrapless, chúng tôi chỉ truy cập dữ liệu có sẵn công khai trong khi tuân thủ nghiêm ngặt các luật, quy định và chính sách bảo mật trang web hiện hành. Nội dung trong blog này chỉ nhằm mục đích trình diễn và không liên quan đến bất kỳ hoạt động bất hợp pháp hoặc vi phạm nào. Chúng tôi không đảm bảo và từ chối mọi trách nhiệm đối với việc sử dụng thông tin từ blog này hoặc các liên kết của bên thứ ba. Trước khi tham gia vào bất kỳ hoạt động cạo nào, hãy tham khảo ý kiến cố vấn pháp lý của bạn và xem xét các điều khoản dịch vụ của trang web mục tiêu hoặc có được các quyền cần thiết.
