Na rynku web scrapingu dzieje się coś ciekawego. Najszybciej rosnącym segmentem klientów nie są już firmy e-commerce ani badacze rynku. Są to deweloperzy agentów AI.
The Numbers
Według prognoz Research and Markets rynek web scrapingu ma osiągnąć wartość 1,17 miliarda dolarów w 2026 roku, rosnąc w tempie 18,5% rocznie. Jednak segment napędzany przez AI rośnie jeszcze szybciej: szacuje się, że sam rynek web scrapingu na potrzeby AI osiągnie wartość 4,37 miliarda dolarów do 2035 roku, przy skumulowanej rocznej stopie wzrostu na poziomie 17,3%.
Co za tym stoi? Fundamentalna zmiana w sposobie, w jaki oprogramowanie wchodzi w interakcję z siecią.
From Static Pipelines to Autonomous Agents
Tradycyjny web scraping to pipeline: zdefiniuj cele, napisz selektory, zaplanuj uruchomienia, zapisz dane. To działa, ale wymaga obsługi przez człowieka na każdym kroku.
Agenci AI działają inaczej. Podejmują decyzje w runtime o tym, jakich danych potrzebują, gdzie je znaleźć i jak je wyekstrahować. Agent badający trendy rynkowe może zdecydować o sprawdzeniu trzech stron konkurencji, których nigdy wcześniej nie odwiedzał, sparsować tabele cenowe w nigdy niewidzianych formatach i zsyntetyzować wyniki, a wszystko to bez wcześniej zdefiniowanego scrapera.
To tworzy nowy zestaw wymagań dla infrastruktury do zbierania danych:
- Dostęp na żądanie. Agenci nie mogą czekać na wsadowe pipelines. Potrzebują danych natychmiast.
- Uniwersalna ekstrakcja. Brak gotowych selektorów. Narzędzie musi poradzić sobie z każdą stroną.
- Niezawodność. Agenci nie debugują błędów HTTP. Infrastruktura musi automatycznie obsługiwać ponowne próby (retries) i ochronę anti-bot.
The Feedback Loop
Tworzy się ciekawa pętla sprzężenia zwrotnego. Modele AI potrzebują danych z sieci do trenowania. Te modele napędzają agentów, którzy zbierają więcej danych z sieci. Te dane trenują lepsze modele.
Raport branżowy Zyte z 2025 roku wykazał, że projekty danych przeznaczone specjalnie do trenowania AI wzrosły o 400% rok do roku, a wielkość kontraktów była trzykrotnie większa niż w przypadku tradycyjnych umów na scraping. Te dane to nie anegdota: odzwierciedlają one strukturalną zmianę w popycie.
What This Means for Developers
Jeśli budujesz agentów AI, Twój wybór infrastruktury do zbierania danych ma większe znaczenie niż kiedyś. Kluczowe pytania, które należy zadać:
- Opóźnienia (latency). Czy API może zwracać dane wystarczająco szybko dla przepływów pracy agenta w czasie rzeczywistym?
- Elastyczność. Czy obsługuje dowolne adresy URL bez wstępnej konfiguracji?
- Obsługa anti-bot. Czy zadziała na zabezpieczonych stronach bez ręcznej interwencji?
- Przewidywalność kosztów. Czy możesz zaplanować budżet na zmienne wzorce użycia generowane przez agentów?
To są dokładnie te problemy, które rozwiązują nowoczesne API do scrapingu, takie jak FourA: szybkie, elastyczne i niezawodne zbieranie danych, które działa jako infrastruktura dla systemów autonomicznych.
Looking Ahead
W miarę jak agenci AI będą stawać się coraz bardziej zaawansowani, granica między „web scrapingiem” a „przeglądaniem sieci” ulegnie zatarciu. Wygrają te narzędzia, które traktują sieć jak API, czyniąc ją dostępną, niezawodną i szybką.
A rynek scrapingu nie tylko rośnie. Jego najbardziej wymagający nowi klienci aktywnie wymyślają go na nowo.
Źródła: Research and Markets (Web Scraping Market Report 2026), Zyte State of Web Scraping 2025, PromptCloud State of Web Scraping 2026