网页抓取市场正在发生一些有趣的变化。增长最快的客户群体不再是电子商务公司或市场研究人员，而是 AI agent 开发者。
数据指标
根据 Research and Markets 的数据，网页抓取市场预计将在 2026 年达到 11.7 亿美元，年增长率为 18.5%。但 AI 驱动的细分市场增长更快：仅 AI 网页抓取市场预计到 2035 年就将达到 43.7 亿美元，复合年增长率为 17.3%。
是什么在推动这一趋势？这是软件与网页交互方式的根本性转变。
从静态管道到自主 Agents
传统的网页抓取是一个管道：定义目标、编写选择器、调度运行、存储数据。这种方式可行，但每个步骤都需要人工维护。
AI agents 的运作方式则不同。它们在运行时决定需要什么数据、去哪里寻找以及如何提取。一个研究市场趋势的 agent 可能会决定检查三个从未访问过的竞争对手网站，解析从未见过的格式的价格表，并综合这些结果，而这一切都不需要预先定义的抓取工具。
这为数据收集基础设施带来了一套全新的要求：
- 按需访问。 Agents 无法等待批处理管道。它们现在就需要数据。
- 通用提取。 无需预建选择器。工具必须能够处理任何页面。
- 可靠性。 Agents 不会去调试 HTTP 错误。基础设施必须自动处理重试和 anti-bot 保护。
反馈循环
一个有趣的反馈循环正在形成。AI 模型需要网页数据进行训练。这些模型为收集更多网页数据的 agents 提供动力。而这些数据又训练出更好的模型。
Zyte 的 2025 年行业报告发现，专门用于 AI 训练的数据项目同比增长了 400%，交易规模是传统抓取合同的三倍。这些数据并非个案：它反映了需求的结构性转变。
这对开发者意味着什么
如果您正在构建 AI agents，您对数据收集基础设施的选择比以往任何时候都更重要。需要考虑的关键问题包括：
- 延迟。 API 能否足够快地返回数据，以满足实时 agent 工作流的需求？
- 灵活性。 它是否无需预先配置即可处理任意 URL？
- Anti-bot 处理。 它是否能在无需人工干预的情况下在受保护的网站上正常工作？
- 成本可预测性。 您能否针对由 agent 驱动的、多变的使用模式进行预算规划？
这些正是像 FourA 这样的现代抓取 API 所解决的问题：快速、灵活、可靠的数据收集，可作为自主系统的基础设施。
展望未来
随着 AI agents 变得更加强大，“网页抓取”与“网页浏览”之间的界限将变得模糊。最终胜出的工具将是那些将网页视为 API 的工具，即易于访问、可靠且快速。
而且，抓取市场不仅仅是在增长。其要求最苛刻的新客户正在积极地重塑它。
数据来源：Research and Markets (Web Scraping Market Report 2026)，Zyte State of Web Scraping 2025，PromptCloud State of Web Scraping 2026