如何构建不会被封锁、真正能干活的 AI 代理

在本指南中，你将了解：

为什么世界正在从 GenAI 迈向代理式 AI 时代。
当前大语言模型最大的限制是什么。
如何用“代理式知识管道”来解决这些限制。
AI 代理会在何处、为何失败，以及它们成功所需要的条件。
Bright Data 如何提供一整套工具来驾驭 AI 代理。

让我们开始吧！

代理式 AI 时代：从生成式 AI 到 AI 代理

根据麦肯锡（McKinsey），约 88% 的受访公司在至少一个业务职能中使用 AI。更有意思的是，23% 的受访者表示其组织已经在企业内部某处扩展了代理式 AI 系统，另有 39% 正在积极试验 AI 代理。

这表明，行业正在逐步从简单的 GenAI 流水线转向更先进的基于代理的系统。企业不再只是给模型“写提示词”。相反，它们正在把 AI 代理放进真实的流程与系统中进行测试。

为什么？因为相比传统 GenAI 工作流，AI 代理更自主、能从错误中恢复，并且可以追求更复杂的目标。这才真正释放了 AI 驱动的决策能力，以及更深入、更可执行的洞察。

这种转变正在带来回报。在 PwC 对 300 位高级管理者的研究中，三分之二（66%）的人表示 AI 代理正在带来可衡量的价值，主要体现在生产力提升方面。

毫不意外，代理式 AI 依然是该领域增长最快的趋势之一。《福布斯》估计，代理式 AI 市场将从 2026 年的 85 亿美元增长到 2030 年的 450 亿美元，凸显出这一范式正以多快的速度获得认可与落地。

AI 代理最大的局限

“代理式 AI（Agentic AI）”指的是通过 AI 代理来使用 AI。AI 代理是为达成特定目标而工程化构建的自主系统，能够以最少的人类参与（甚至完全代表用户）进行规划、推理并采取行动。

它们如何做到？通过遵循一条以任务为导向的路线图：由清晰的指令、工具集成、可选的人类在环（human-in-the-loop）步骤，以及试错式执行组成。想深入了解，可参考我们关于如何构建 AI 代理的详细指南。

一个代理式 AI 系统也可以依赖多个底层 AI 代理，每个代理专注于某一特定任务。这听起来很强大，确实也很强。但需要记住：任何 AI 代理的“大脑”和主要引擎仍然是大语言模型（LLM）。

LLM 已经改变了我们的工作方式和解决复杂问题的方法，但它们也有一些局限。其中最重要的两点是：

知识有限：LLM 的知识受其训练数据所限制，而训练数据本质上是过去的一个快照。因此，除非被显式更新或增强，它并不了解当前事件或近期变化。它可能推断出正确答案，但也可能生成看似自信却错误或“幻觉”的回答。
无法直接与真实世界交互：没有专门工具和集成时，LLM 无法与互联网、外部系统或实时环境交互。它的主要功能是基于已知信息与指令生成内容，例如文本、图像、代码或视频。

由于 AI 代理构建在 LLM 之上，它们会继承这些限制，不论你选择哪种代理式 AI 框架。因此，如果没有正确的架构与控制机制，并非所有 AI 代理都能按预期表现。

解决方案：代理式知识管道

如你所料，克服代理式 AI 内在局限最简单、最有效的方法，就是为 AI 代理配备合适的工具。这些工具必须支持实时数据搜索与检索、与现实世界交互，以及与代理要运行的系统和服务进行集成。

不过，这不仅仅是“给代理发工具”这么简单。同样重要的是，要以一种能让它们高产、快速、可靠的方式来组织其逻辑流程。因此，在深入了解去哪里找这些工具以及它们如何工作之前，我们先从高层视角看看一个成功的 AI 代理是如何运作的！

代理式知识管道：发现、提取、执行

想想人类如何取得最佳结果：当我们能获取正确的信息与正确的工具，并且懂得如何聪明地使用它们时，表现就会更好。同样的原则也适用于 AI 代理。

为了避免不可靠的行为或糟糕的结果，代理式 AI 系统需要访问实时、可验证、准确的知识。随后，这些知识才能通过合适的工具用于与外部世界交互。

直观地说，一个扎实、可落地的代理式 AI 系统会遵循一条代理式知识管道，由三个核心阶段组成：

发现（Discover）：基于当前任务识别并定位相关数据源。目标是找到可信、最新、能为代理决策提供依据的信息来源。
提取（Extract）：获取数据并将其转化为可用知识。这包括收集信息、清洗与过滤噪声、对非结构化数据进行结构化处理，并将结果汇总为代理可以进行推理的一致数据格式（例如多数情况下的Markdown、纯文本或 JSON）。
执行（Execute）：使用获得的知识驱动决策与行动。这可能包括生成洞察、触发工作流，或与网站交互以达成目标。

重要：前两个阶段通常被称为“代理式知识获取（agentic knowledge acquisition）”阶段。在大多数应用与用例中，这两步最关键（并且如你即将看到的，也是最容易出问题的环节）。

在代理式知识获取阶段，系统会为任务搜索、检索并精炼最相关的数据。通常这通过专门的代理式 RAG 系统来实现，它会编排多个 AI 代理，以确保信息检索精准且可信。最后，代理式系统会根据之前收集的上下文与知识采取行动。

AI 代理如何遵循代理式知识管道

请记住，在绝大多数情况下，AI 代理高度自主且具备推理能力。因此，它们不一定会严格线性地遵循管道流程。相反，它们通常会在各个阶段之间循环，有时甚至会跨越全部三个阶段来回迭代。

例如，如果第一阶段发现的数据被认为不足或质量偏低，代理可能会进行额外搜索。同样，如果执行阶段的结果不理想，代理也可能决定回到起点并调整方法。这与人类追求高质量结果时的工作方式非常相似。

因此，代理式知识管道并不是从“发现”到“执行”的一条直线（就像你可能在静态编码的 GenAI 流水线中看到的那样）。与此同时，你也无需手动管理这种“类人”的迭代行为：AI 代理框架或库会为你处理！

支持的用例

由持续知识获取驱动的代理式 AI 系统，会在其需要运行的特定上下文中变得高度“有根基”。这种情境感知帮助它们覆盖大量场景，包括：

用例	描述
代理式数据增强（Agentic enrichment）	以高准确率大规模增强人物、公司或产品档案。
另类数据（Alternative data）	代理持续摄取并验证长尾市场信号，从标准来源之外获取洞察。
自动化市场分析	分析趋势、定价与需求信号，指导战略性商业决策。
ESG 跟踪	聚合碎片化的环境、社会与治理数据，透明呈现公司的可持续影响。
知识产权与品牌保护	扫描电商平台与登记系统，检测未经授权的商标使用或假冒产品。
竞争情报（Competitive intelligence）	跨多来源检测变化，发掘趋势与竞争对手动向，超越显而易见的信息。
垂直搜索	定期抓取并规范化特定领域来源，构建实时、持续更新的索引。
监管监测	跨地区与行业实时跟踪法规与合规更新。
威胁情报	从多个在线来源识别网络安全威胁与新兴风险。
深度研究与验证	快速汇集证据，跨文档、网站与报告准确验证主张。
社交媒体洞察	监测平台情绪、涌现趋势与 KOL 活动。
内容策展	为团队发现、筛选并总结相关文章、论文或新闻。
客户反馈分析	聚合并分析评论、问卷与社媒提及以改进产品。
专利与 IP 研究	实时跟踪跨行业的专利、申请与知识产权动态。
人才与招聘洞察	监测候选人供给、技能与市场趋势，做出更聪明的招聘决策。

AI 代理会在哪里失败，以及成功需要什么

既然你已经理解了代理式 AI 的重要性以及如何创建一个有效系统，现在是时候审视关键挑战与需求了。

主要挑战与障碍

毫无疑问，网络是世界上最大、最新、使用最广的数据源。我们说的是估计 64 泽字节（zettabytes）（即 64 万亿 GB）的信息！

对一个智能的代理式 AI 系统而言，几乎没有替代方案能取代直接从互联网搜索与检索数据。然而，从网络中提取数据（即网页抓取（web scraping））会遇到大量障碍……

网站所有者非常清楚其数据的价值。这就是为什么，即便信息是公开可访问的，它也常常被反爬措施保护，例如 IP 封禁、CAPTCHA、JavaScript 挑战、指纹识别分析以及其他反机器人防御。

这使得代理式知识获取阶段极具挑战。AI 代理需要的工具不仅能定位并抓取正确的网页来源数据，还必须能自动绕过这些保护，并以适用于 RAG 的数据格式提供所需信息，例如 Markdown 或 JSON。想进一步了解，请参阅我们关于构建代理式 RAG 系统的教程。

执行阶段同样可能很复杂，尤其当代理需要与特定网站交互或在线执行操作时。没有正确的工具，AI 代理很容易被封锁或被阻止完成任务。

成功的要求

现在你已经理解 AI 代理需要网络访问才能有效，以及它们必须克服的挑战。但它们要真正成功，还需要什么？仅仅提供用于网页搜索、访问与交互的工具还不够……

要获得有意义的结果，AI 代理可用的工具必须稳定、可扩展、且具备韧性。毕竟，如果没有正确的代理式 AI 技术栈，你可能引入的是新问题而不是解决方案。

要高效工作，代理式 AI 系统需要用于网页数据检索与交互的工具，并且能保证：

高可用性（High uptime）：底层基础设施必须保持高可用，避免在数据采集与处理过程中出现中断或错误。
高成功率（High success rate）：工具必须能够绕过网站的反机器人措施，使代理可以访问搜索引擎、提取网页数据并与页面交互，而不会被封锁。
高并发（High concurrency）：许多任务涉及从多个站点获取数据或同时执行多条搜索查询。可扩展的基础设施让代理能并行发起大量请求，从而加速产出。
可验证信息（Verifiable information）：AI 代理应能与 Google、Bing、Yandex、Baidu 等主流搜索引擎交互。这使它们能复刻人类的检索方式：浏览搜索结果并打开最相关的 URL。这种方法带来数据可验证性，因为你可以自己重复同样的查询，并将信息追溯到原始页面 URL。
新鲜、最新的数据（Fresh, up-to-date data）：网页抓取工具必须能快速从任何网页提取信息，包括实时数据源。
LLM 友好的输出（LLM-ready output）：数据应以 Markdown 或 JSON 等结构化格式交付。向 LLM 输入原始 HTML 往往会导致更弱的效果，而干净、结构化的数据能支持更准确的推理与洞察。

当然，如果供应商无法提供清晰的文档、响应迅速的支持与无缝的 AI 工具集成，上述要求也就失去意义。正在寻找市场上最佳、AI 就绪的网页数据基础设施？这正是 Bright Data 的用武之地！

Bright Data 如何支持不被封锁、并能达成目标的 AI 代理

Bright Data 是领先的网页数据平台，提供 AI 就绪的工具，用于从任何公共网站发现、访问、提取并与数据交互。

更具体而言，它通过一套全面的服务与解决方案支持代理式管道。这些工具让 AI 代理能够大规模搜索网络、采集数据并与网站交互，同时避免被封锁。它们还可与广泛的 AI 框架集成，包括 LangChain、LlamaIndex、CrewAI、Agno、OpenClaw 等知名方案以及更多。

所有这些解决方案都由企业级、可无限扩展的基础设施驱动，并由超过 1.5 亿 IP 的代理网络提供支持。平台提供 99.99% 成功率与 99.99% 在线率。此外，Bright Data 提供 7×24 技术支持，以及详尽文档和覆盖每项解决方案的详细博客文章。

这些能力结合在一起，使你能够构建强大的 AI 代理，以及用于实时知识获取的AI 驱动系统。下面我们来看看 Bright Data 如何支持代理式知识管道的每个阶段！

发现（Discover）

Bright Data 通过以下方式支持数据发现阶段：

SERP API：提供来自 Google、Bing、DuckDuckGo、Yandex 等多引擎的实时搜索结果。让 AI 代理能够找到可验证的信息来源并跟随上下文相关的 URL。
Web Archive API：提供对海量、持续更新的网页存档的过滤式访问，覆盖数 PB 级数据。支持检索历史 HTML、媒体 URL 与多语言内容，用于研究与 AI 工作流。

提取（Extract）

Bright Data 通过以下方式支撑网页数据提取阶段：

Web Unlocker API：通过 AI 驱动的指纹处理、代理轮换、重试、验证码（CAPTCHA）破解与 JavaScript 渲染自动绕过封锁。可从任何网页以 LLM 优化格式在规模化场景下可靠交付公共网页数据。
Crawl API：从单一 URL 自动完成整站抓取。发现 URL、跟随链接，并将静态与动态内容提取为干净的 AI 就绪格式，例如 JSON、Markdown 或 HTML。

执行（Execute）

Bright Data 通过以下方式为代理执行阶段提供动力：

Agent Browser：云端、AI 就绪的浏览器，使自主代理能够导航网站、点击、填写表单、管理会话并提取数据，同时自动处理 CAPTCHA、反机器人防御，并支持自动扩展。
Web MCP：为 AI 代理提供 60+ 工具，用于数据提取、网页 feed 获取以及在云浏览器内进行页面交互。支持与大量 AI 解决方案快速、简化集成，并且提供免费层。