如何将 Bright Data API 集成到 Agent.ai（零代码）

在本指南中，你将学到：

Agent.ai 是什么，以及相较其他 AI 代理构建平台的独特之处。
为什么通过第三方服务扩展 AI 代理能力很重要，以及 Bright Data 如何支持这一点。
如何通过 Bright Data API 将网页数据获取功能添加到 Agent.ai 工作流中——无需写一行代码。

我们开始吧！

什么是 Agent.ai？

Agent.ai 是一个专业网络与市场，用户可以在其中发现、构建和使用 AI 代理来执行任务并实现业务目标。

从本质上说，它是一个低代码/零代码平台，让你无需编程知识即可创建 AI 代理。简而言之，Agent.ai 既是一个代理构建平台，也是一个代理市场。

得益于其友好的界面，你可以：

创建满足你特定需求的自定义 AI 代理。
配置多步工作流以自动化流程。
定义集成，使代理能与其他系统交互。
设定决策规则，让代理行为更智能。
部署代理以支撑你的业务目标。

与 LangChain、LlamaIndex 或 Crew.ai 等重编码工具不同，Agent.ai 构建 AI 代理无需编程专长。

你在 Agent.ai 上可以做什么

平台上可以实现的功能包括：

发现 AI 代理：浏览并搜索他人构建的现成代理。
创建自定义代理：构建符合你目标的 AI 代理。
配置工作流：为自动化设计多步流程。
连接系统：通过 API 和工具把代理与 Slack、Gmail 或 Google Sheets 等平台连接起来。
雇用 AI 代理：引入预构建代理，立即开展工作。

工作原理

Agent.ai 为其代理提供以下核心能力：

输入与输出：你提供输入（例如任务或问题），代理生成所需输出（如撰写邮件或分析数据）。
推理：代理利用上下文与逻辑做出明智决策并规划下一步。
工具与 API：代理可调用外部服务与工具以扩展功能。
记忆：代理可记住上下文和过往交互，以实现更高级的推理与规划。

为什么以及如何在 Agent.ai 中连接 Bright Data

大型语言模型（LLM）本身可以处理大量任务，但仅基于它们构建的代理是有限的。特别是，当代理结合外部能力时才真正高效。例如，访问实时网页数据、从任意网页抓取内容、爬取整站以映射其 URL，或像人类用户一样与网页交互的能力。

这些正是 Bright Data 所提供的能力，得益于其可与代理无缝集成的 AI 就绪服务工具包。包括：

Unlocker API：通过自动绕过封锁并解决验证码，可靠地抓取任意公共 URL 的内容。
Crawl API：从整站提取数据，并以适合 LLM 的格式返回，以便更好地推理与推断。
SERP API：收集实时、按地域定向的搜索引擎结果，以发现最相关的数据源。
Browser API：让代理与动态网站交互，并使用远程隐身浏览器大规模运行自动化工作流。

所有这些产品都可通过 API 访问，这意味着你可以在 Agent.ai 的零代码工作流中直接将它们连接到你的代理（或在 Dify 等类似平台中也能实现）。

在 Agent.ai 中构建集成 Bright Data 的 AI 代理

本节将介绍如何通过 API 将 Bright Data 的网页数据获取能力集成到 Agent.ai 代理中。你将构建一个示例“新闻摘要”代理，该代理：

接受新闻文章的 URL 作为输入。
使用 Web Unlocker API 抓取其内容，并以 Markdown 格式返回。
将 Markdown 传递给 LLM 进行摘要。
将摘要呈现给用户。

说明：这只是一个示例。你还可以将 Bright Data 的服务用于许多其他集成与场景。

现在，请按照以下步骤学习如何在零代码工作流中构建该代理。或者，如果你愿意，也可以直接查看代理页面探索最终效果。

先决条件

按照本教程操作前，请确保你拥有：

一个 Agent.ai 账户。
一个 Bright Data 账户，且已准备好 API 密钥与 Web Unlocker 区域。

如果你还未设置 Bright Data 账户，也不用担心。接下来的步骤会指导你完成配置。

步骤一：创建新代理

首先创建一个 Agent.ai 账户或登录。

登录后，点击右上角的“Agent Builder”链接。启用“Agent Builder”功能，你将被重定向到账户的 “My Agents” 页面。在这里，点击“Create agent”按钮开始创建新代理：

选择“Create new agent”选项并点击“Next”，从头初始化一个新代理：

为你的代理命名（如“News Summarizer”），然后点击“Save”：

你现在可以访问 Agent.ai 的 Agent Builder 视图：

很好！你已成功创建一个空白的 AI 代理。

接下来开始定义它的逻辑！

步骤二：定义用户输入逻辑以获取新闻页面 URL

首先，你的代理需要接收要摘要的新闻页面 URL 作为输入。为此，向代理添加一个输入动作。

点击“Open Action Library”按钮，并在“Inputs & Data Retrieval”下选择“Get User Input”动作：

按如下方式配置 “Get User Input” 动作：

类型：URL
使用提示：“Enter the URL of the news page”
必填：✓
输出变量名：news_page_url

该配置定义了一个仅接受 URL 的用户输入，将其设为必填，并把输入存储在 news_page_url 变量中，供代理访问。

完成后，点击“Add”：

你现在应能看到：

注意“Actions”部分中的“Get User Input”动作，以及代理构建器视图的“Preview”部分中出现的“Enter the URL of the news page”输入项。做得很好！

步骤三：完善代理以避免问题

如果你尝试与“Enter the URL of the news page”输入交互，会发现它是禁用的。当你的 Agent.ai 代理没有定义任何输出动作时，通常会出现这种情况。

为使代理可测试，添加一个简单输出。点击“Add Action”按钮，并在“Outputs”下选择“Show User Option”：

用占位逻辑进行配置，例如始终返回字符串“test”：

接着，在“Preview”部分点击“Restart”按钮重新加载代理预览：

现在，“Enter the URL of the news page”输入可用，代理也可被测试：

完美！不必担心“Show User Option”动作中的占位输出逻辑，你将在后续步骤中更新它。

步骤四：设置你的 Bright Data 账户

下一步是将新闻 URL 传给 Bright Data 的 Web Unlocker API，以 Markdown 形式检索其内容。在此之前，先配置你的 Bright Data 账户，以便执行所需请求。

说明：如果你打算使用其他可通过 API 使用的 Bright Data 网页数据获取产品，总体方法与下文相似，仅需相应调整动作。更多指南请参考官方文档。

要在 Agent.ai 代理中调用 Web Unlocker API，你需要：

在 Bright Data 控制台启用 Web Unlocker 解决方案。
获取 Bright Data API 令牌，它可访问 Web Unlocker（以及 Web Scraper API 和所有其他可用 API 的服务）。

按照以下步骤完成设置！

首先，如果你还没有 Bright Data 账户，请创建一个。如果已有账户，请登录并进入控制台。点击左侧菜单中的“Proxies and Scraping”进入“Proxies & Scraping Infrastructure”页面：

“Proxies and Scraping Infrastructure” 页面

如果你已看到一个处于激活状态的 Web Unlocker API 区域（如下图），说明第 1 小步已就绪。区域名称（例如 unlocker）很重要，你稍后在代理配置中会用到它。

如果尚未创建区域，向下滚动至 “Web Unlocker API” 部分并点击“Create zone”：

为新区域命名（如 unlocker），启用高级功能以获得更好性能，然后点击“Add”：

创建完成后，你将被重定向到该区域的配置页面：

确保激活开关设为“Active”。这表明该区域已正确配置并可用。

对于第 2 小步，请按照官方指南生成 API 密钥。获得后妥善保存，你很快就会用到它。

很好！你现在可以在 Agent.ai 代理中使用你的 Bright Data Web Unlocker 区域了。

步骤五：在 Agent.ai 中保存 Bright Data 凭据

要调用 Web Unlocker API，你需要在请求中指定你的区域名称和 Bright Data API 密钥。参考官方文档中的示例请求。

为避免将这些敏感凭据直接存储在代理中，请将它们添加到个人资料的 Secrets。在 Agent.ai 中，Secrets 可用于安全存储敏感数据（如 API 密钥或令牌），并在代理中使用，无需将值硬编码进工作流。

要定义 Secrets，前往 Agent.ai 首页，点击你的头像并选择“Secrets”。

在“Secrets”页面，点击“Add Secret”按钮创建新 Secret：

为你的 Bright Data API 密钥添加一个 Secret。例如：

名称：bright_data_api_key
值：粘贴你在上一步获取的 Bright Data API 密钥。

同样，为你的 Web Unlocker 区域名称再添加一个 Secret。例如：

名称：web_unlocker_zone_name
值：你的 Web Unlocker 区域名称（例如 unlocker）

你现在应能看到两个 Secret，如下所示：

太棒了！这些 Secrets 现在可以用于你在 Agent.ai 中构建的任何代理的 Bright Data 集成。

步骤六：调用 Bright Data Web Unlocker API

在代理中调用 Web Unlocker API 前，请先熟悉其请求格式。以下示例展示如何使用 cURL 调用以 Markdown 格式获取目标站点的输出：

curl -X POST "https://api.brightdata.com/request" \
-H "Authorization: Bearer <YOUR_BRIGHT_DATA_API_KEY>" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "zone": "<WEB_UNLOCKER_ZONE_NAME>",
  "url": "<YOUR_TARGE_URL>",
  "format": "raw",
  "data_format": "markdown"
}'

上述 cURL 命令：

向 https://api.brightdata.com/request 发起 POST 请求。
在 Authorization 请求头中使用你的 Bright Data API 密钥进行身份验证。
在请求体中指定你的 Web Unlocker 区域。
设置 "data_format": "markdown" 以获取 Markdown 格式的输出。

在幕后，请求会联系 Web Unlocker 服务。该服务会绕过反爬保护，抓取目标页面内容，将其转换为适合 AI 的 Markdown，并以字符串形式返回（多亏了 "format": "raw" 选项）。

如下例所示：

要在代理中以编程方式发起 Web Unlocker API 请求，点击“Add Action”，并在“Workflow & Logic”下选择“Invoke Web API”：

按如下填写该动作：

URL：https://api.brightdata.com/request
Method：POST
Format：JSON
Headers：{ "Authorization": "Bearer {{secrets.bright_data_api_key}}", "Content-Type": "application/json" }
Body：{ "zone": "{{secrets.web_unlocker_zone_name}}", "url": "{{news_page_url}}", "format": "raw", "data_format": "markdown"}
输出变量名：api_response

你可以使用以下语法访问之前定义的 Secrets：

{{secrets.YOUR_SECRET_NAME}}

最终配置好的 “Invoke Web API” 动作为：

为集成 Web Unlocker API 而配置好的 “Invoke Web API” 动作

点击“Add”将该动作添加到代理。然后，调整动作顺序，使 “Invoke Web API” 位于 “Show User Output” 之前：

很好！你的代理现在可以通过 API 连接 Bright Data 的网页抓取能力，并以 Markdown 形式检索新闻页面内容。

步骤七：添加 LLM 摘要步骤

既然已经拿到了 Markdown 格式的新闻文章，就将其传给 LLM 进行摘要。为此，配置一个“Generate Content”动作：

选择一个 LLM（例如 Gemini 2.5 Flash），并编写如下提示：

Summarize the following news article and return the summary in Markdown format.

NEWS CONTENT:
"{{api_response}}"

这里，{{api_response}} 包含新闻文章的 Markdown 内容，它会自动插入到提示中。这得益于 Agent.ai 的 {{VARIABLE_NAME}} 语法。另外，将“输出变量名”定义为类似 output 的名称，方便后续访问摘要。

你的 “Generate Content” 动作应如下所示：

点击“Add”添加该动作。然后调整动作顺序，使 “Generate Content” 位于 “Invoke Web API” 之后、“Show User Output” 之前：

搞定！你的 AI 新闻摘要代理已接近完成。

步骤八：修复输出动作

既然代理已生成真实摘要，是时候将其展示给用户了。点击该动作卡片上的编辑按钮，编辑“Show User Output”动作：

将“Output Formatted”字段配置为使用由 “Generate Content” 动作生成的摘要变量：

{{summary}}

任务完成！你的 AI 新闻摘要代理已经准备就绪。

步骤九：测试代理

这就是最终的 News Summarizer 代理：

重要：你可以在 News Summarizer 代理页面试用此代理。点击“View Agent Flow”按钮查看其动作并进行自定义。

通过选择“Run > Rung draft version”选项进行测试：

粘贴一篇新闻文章的 URL（如 ESPN 的一篇文章），然后点击“Go”：

在后台，代理会依次运行四个动作。它将通过 Bright Data 抓取文章内容（Markdown），再用 Gemini 进行摘要。输出应类似如下：

An ESPN article by Kevin Pelton identifies the biggest roster holes for all 30 NBA teams heading into the 2025-26 season. The analysis, released as the NBA offseason concludes and training camps approach, highlights various deficiencies. These issues range from a lack of specific skills like second-unit playmaking (Atlanta Hawks) or efficient shot creation (Toronto Raptors), to positional weaknesses such as starting center (Charlotte Hornets) or power forward (Philadelphia 76ers). Other teams face challenges like insufficient perimeter depth (Cleveland Cavaliers), a need for defensive disruption (Chicago Bulls), or a lack of playmaking experience (Brooklyn Nets). Pelton notes that some rebuilding teams may prioritize short-term gains over cohesive units due to the new collective bargaining agreement, while others, like the Golden State Warriors, are awaiting resolution of restricted free agency. For title contenders such as the defending champion Oklahoma City Thunder, the absence of significant roster issues indicates a well-built team, suggesting that any single flaw for aspiring contenders could be addressed through internal growth or midseason additions.

正如你在ESPN 原文页面所见，该摘要相当准确：