AgentQL

AgentQL: AI対応のWebコネクター

TinyFishのAgentQLは、大規模言語モデル（LLM）とAIエージェントをWeb全体に接続するように設計されたツールスイートです。Web要素と対話し、迅速、正確、かつ大規模にデータを抽出するためのクエリ言語とパーサーを提供します。この革新的なツールは、AIを活用してページの構造を分析し、目的のデータを見つけることで、従来のXPathおよびDOM/CSSセレクターの脆弱性を排除することを目指しています。

AgentQLとは？

AgentQLは、開発者が自然言語クエリでAIエージェントを構築し、Webデータを接続し、正確な自動化を可能にするプラットフォームです。Webページ要素と対話し、データを抽出し、クエリでデータの形状を定義するツールを提供します。eコマースソリューション、求人掲示板、ソーシャルメディア統合を構築する場合でも、AgentQLはWebデータへのアクセスと構造化のプロセスを簡素化します。

AgentQLはどのように機能しますか？

AgentQLは、汎用性の高いSDK、ブラウザーベースのデバッガー、およびWebデータ抽出への堅牢なAI駆動型アプローチの組み合わせを使用します。内訳は次のとおりです。

• 汎用性の高いSDK: AgentQLは、Playwrightおよびヘッドレスブラウザーを介してWebページ要素と対話できるPythonおよびJavaScript SDKを提供します。
• ブラウザーベースのデバッガー: ブラウザー拡張機能により、任意のWebページでリアルタイムのクエリ最適化が可能になり、正確なデータ抽出が保証されます。
• AI駆動型データ抽出: 脆弱なXPathおよびDOM/CSSセレクターとは異なり、AgentQLはAIを使用してページの構造を分析し、探しているデータを見つけます。この自己修復アプローチにより、動的なコンテンツやページの変更にもかかわらず、一貫した結果が保証されます。
• ブラウザーレスREST API: ブラウザーを必要とせずに、任意のURLから公開されているデータを取得します。
• PDF解析: PDFからテーブルなどの難しい情報を抽出します。

主な機能と利点

• 汎用性の高いSDK： PlaywrightおよびPythonとJavaScript SDKとヘッドレスブラウザーを介してWebページ要素と対話します。
• ブラウザーベースのデバッガー： デバッグブラウザー拡張機能を使用して、任意のWebページでリアルタイムにクエリを最適化します。
• 堅牢性： 脆弱なXPathおよびDOM/CSSセレクターに代わる堅牢な代替手段：AgentQLはAIを使用してページの構造を分析し、探しているデータを見つけます。
• 任意のページで動作： 公開または非公開、任意のサイト、任意のURL、認証の背後にある場合でも。
• 構造化データ： クエリでデータの形状を定義します。
• 自己修復： 動的なコンテンツやページの変更にもかかわらず、一貫した結果を得られます。
• 再利用可能なコード： 同じクエリが複数の類似したページで機能します。

AgentQLの使用方法

1. サインアップ： まず、AgentQL Webサイトで無料トライアルにサインアップします。
2. プレイグラウンドを探索： プレイグラウンドを使用してAgentQLクエリを試し、さまざまなWebページからデータを抽出する方法を確認します。
3. ワークフローに統合： PythonまたはJavaScript SDKを使用して、AgentQLを既存のデータワークフローおよび自動化パイプラインに統合します。
4. ブラウザー拡張機能を使用： デバッグブラウザー拡張機能を使用して、クエリをリアルタイムで最適化します。

AgentQLは誰のためのものですか？

AgentQLは以下に最適です。

• 開発者: Webエージェントとデータワークフローの構築。
• データエンジニア: さまざまなWebソースからデータを抽出して構造化する必要があります。
• AIエンジニア: WebデータをAIモデルおよびアプリケーションに統合します。
• 企業: eコマース、求人掲示板、ソーシャルメディアなどのデータ抽出プロセスを自動化します。

AgentQLを選ぶ理由

• 時間の節約： 脆弱な解析スクリプトを作成したり、大量のHTMLを処理したりする必要がなくなります。
• 精度： AI駆動型データ抽出により、動的なコンテンツでも一貫した結果が保証されます。
• 柔軟性： 公開または非公開、認証の背後にある場合でも、任意のページで動作します。
• スケーラビリティ： データを迅速、正確、かつ大規模に抽出するように設計されています。

ユースケース

• eコマースデータ抽出： eコマースWebサイトから製品情報、価格、画像を抽出します。
• 求人掲示板の集約： 複数の求人掲示板から求人情報を集約します。これには、役職、会社、場所などの詳細が含まれます。
• ソーシャルメディアモニタリング： センチメント分析、トレンド追跡などのために、ソーシャルメディアプラットフォームからデータを抽出します。

価格

AgentQLには、いくつかの料金プランがあります。

• Starter： 無料、300回のAPI呼び出し、1分あたり10回のAPI呼び出し、1時間のリモートブラウザー時間。
• Professional： 月額99ドル、10,000回のAPI呼び出し、1分あたり50回のAPI呼び出し、500時間のリモートブラウザー時間を含みます。
• Enterprise： 完全に管理されたソリューションのカスタム価格。

AgentQLはどのような問題を解決しますか？

AgentQLは次の問題を解決します。

• 脆弱な解析スクリプト： 従来のWebスクレイピング方法は、Webサイトの構造が変更されると壊れる脆弱な解析スクリプトに依存しています。
• 時間のかかるデータ抽出： Webサイトからデータを抽出するには、時間と手間がかかる場合があります。
• 動的なWebサイトからのデータ抽出の難しさ： JavaScriptを使用してコンテンツをロードする動的なWebサイトは、スクレイピングが難しい場合があります。
• 幻覚とコンテキストウィンドウの問題： LLMを使用して生のHTMLコンテンツを処理する場合、コンテキストウィンドウの問題と幻覚が発生する可能性があります。

顧客の声

• Vladimir de Turckheim、創設者、Heal.dev： 「AgentQLを使用すると、クエリを送信して結果を取得することが、テキストグラウンディングのゲームチェンジャーになります。」
• Fahd Mirza、AI YouTuber、リードAIエンジニア： 「AgentQLはWebオートメーションを苦痛なく処理します。これは非常に珍しいことです。非常に使いやすく、非常によく書かれた応答があります。」
• Reda Marzouk、AI/RPAシニアデベロッパー： 「私たちが扱うことができる要素を記述できること、またはプロンプトを与えるだけでAgentQLがWebサイトにアクセスし、処理する必要のある要素を定義できるという事実が大好きです。」
• Mahmoud Masmoudi、データエンジニア： 「AgentQLは私のデータ抽出プロセスを変革しました！同様のWebサイトレイアウト全体で再利用可能な構成を作成できるため、時間と労力を大幅に節約できました！」

結論

TinyFishのAgentQLは、LLMとAIエージェントをWebに接続するための強力なツールです。堅牢なクエリ言語、汎用性の高いSDK、およびデータ抽出へのAI駆動型アプローチを提供することにより、AgentQLはWebデータへのアクセスと構造化のプロセスを簡素化します。あなたが開発者、データエンジニア、またはAIエンジニアであろうと、AgentQLは時間の節約、精度の向上、およびデータワークフローの拡張に役立ちます。無料トライアルと柔軟な料金プランにより、AgentQLはあらゆる規模の開発者がアクセスできます。AIを活用した堅牢性により、従来の脆弱な解析スクリプトと比較して優れた選択肢となります。

はじめに

WebをAI対応にする準備はできましたか？無料トライアルにサインアップして、AgentQLの可能性を探りましょう。すでにAgentQLの強力なツールをデータワークフローに活用している数千人の開発者に加わりましょう。