Antonello Zanini

在本教程中，您将学习如何使用 Dify 和 Bright Data 构建人工智能代理，以实现精确的网络数据检索！

探索为什么 puppeteer-humanize 可以通过模仿人类行为来绕过用户行为分析，从而增强网络抓取能力。

了解什么是 Google AI Overview 以及如何以编程方式对其进行抓取，还有获得可靠结果和克服常见挑战的技巧。

探索 MCP 向 Streamable HTTP 的转变，将其与 SSE 进行比较，并了解这些协议对实时人工智能数据传输的影响。

了解什么是代理 RAG、代理检索是如何工作的，以及为什么它是超越标准 RAG、实现更智能人工智能的下一步。

探索 Puppeteer Real Browser 如何在 2025 年帮助绕过反机器人系统并解决网络抓取的验证码问题，以及关键的替代方案和局限性。

将 Qwen-Agent 与 Bright Data MCP 服务器连接，通过实时网络数据检索和自动化为人工智能代理提供动力。

通过集成 SERP 抓取 API，利用新鲜的网络数据增强 CrewAI 代理，从而获得实时、准确的人工智能响应。

了解如何使用 Google ADK 和 Bright Data MCP 创建人工智能代理，从而在 Python 中实现实时网络数据检索和智能自动化。

了解静态内容和动态内容在网络抓取中的区别。了解如何识别、抓取和克服这两种类型的挑战。

探索并比较 2025 年最顶尖的 AI 网络爬虫工具、它们的功能，以及如何根据您的数据需求选择最佳方案。

探索如何借助 v0 与 SERP API 轻松构建一个 SEO 排名追踪器 Web 应用，实现实时关键词监控与可视化。