如何 AI 代理使用网络数据：模式与陷阱

TL;DR

• 搜索发现URL；爬虫读取页面；RAG检索之前索引的内容。一个代理通常需要这些模式中的不止一种。
• 针对已知的必须是最新的URL选择按需爬虫，对于同一语料库中许多重复的问题选择定时索引。
• 从每个网络工具调用中返回源URL、检索时间、内容状态和错误。一个加载但缺乏目标内容的页面对于任务来说是失败的。
• 将网页内容视为不可信的数据，约束工具调用，并评估引用质量以及检索成功率。

一个AI代理询问今天的API限制或已更改的产品价格不能依赖模型记忆。它需要一种获取相关源的方式，读取它，并决定观察到的内容是否支持答案。设计问题是何时搜索、爬取、缓存或从索引中检索。Nstdata Crawl适合于代理拥有公共URL时的页面访问步骤。

为什么AI代理需要外部网络数据

模型训练数据是一个快照。产品文档、价格、可用性和政策在该快照后可能发生更改，而缓存知识库也可能过时。一个网络工具可以缩小差距，但“实时访问”并不保证真相：一个页面可能是旧的、个性化的、不完整的或暂时不可用。代理必须将来源和不确定性向前推进，而不是将每个页面转换为权威答案。

考虑“该API的当前并发限制是多少？”搜索结果可能会识别文档URL，爬虫调用可能会检索限制表，第二个源如变更日志可能会确定何时发生了更改。每个组件有不同的工作。

AI代理的五种常见网络数据访问模式

模式1：搜索优先的数据访问

当用户给出主题而不是源时，从搜索API开始。通过域、文档类型和时效性过滤结果；然后爬取有前途的URL。 SERP摘要是定位器，而不是完整的源。它可能会省略警告、数字和周围上下文。限制URL的数量，并在调用页面读取器之前拒绝允许域之外的结果。

模式2：直接URL爬虫

当用户提供URL时，直接爬取避免了发现的往返。对于发布说明、公共定价页面或文档URL效果良好。验证URL，请求可读内容，并同时返回内容和检索时间戳。添加显式内容检查：仅包含“启用JavaScript”的成功响应不是有用的证据。

模式3：基于RAG的检索

对于在一组稳定页面上重复的问题，预爬取、清理、分块、嵌入并索引语料库。查询时，检索最相关的块，然后用引用回答。RAG降低了重复页面获取，但引入了索引新鲜度和块边界问题。在每个块中保留规范URL和last_crawled_at字段。Nstdata的讨论了上游集合步骤。