Webtap.ai est un outil avancé de scraping web alimenté par l'IA, conçu pour fournir une extraction de données sans faille pour diverses industries. Il prend en charge l'accès universel aux sites et permet aux utilisateurs d'interroger les données du site en utilisant un langage naturel. La plateforme met à jour continuellement ses algorithmes pour améliorer la qualité et la précision des données, garantissant des informations fiables et à jour. Les utilisateurs peuvent bénéficier d'interfaces faciles à utiliser et d'exports de données efficaces, ce qui rend Webtap.ai adapté à divers cas d'utilisation, de la recherche de marché à l'analyse de données.

L'agent navigateur intègre les modèles linguistiques OpenAI avec Playwright pour effectuer des tâches de navigation automatisée guidées par des commandes en langage naturel. Il charge des pages web, navigue entre les liens, clique sur des boutons, remplit et soumet des formulaires, extrait des données structurées, capture des captures d'écran et évalue du JavaScript personnalisé. En interprétant la sortie GPT en actions du navigateur, les développeurs peuvent prototyper des workflows d'automatisation web avec peu de code. Il supporte les sessions multi-pages, la gestion des cookies et des sessions, ainsi que la gestion des erreurs. Les équipes peuvent écrire des scripts pour le scraping de données, les tests de bout en bout ou l'interaction avec du contenu dynamique, tout cela déclenché par des prompts conversationnels. Son architecture est modulaire, avec des hooks pour étendre ses capacités et l'intégrer dans des pipelines de traitement en aval.

Web-Agent est une bibliothèque Node.js conçue pour transformer les instructions en langage naturel en opérations du navigateur. Il s'intègre avec des fournisseurs LLM populaires (OpenAI, Anthropic, etc.) et contrôle des navigateurs headless ou affichés pour effectuer des actions telles que scrapper des pages, cliquer sur des boutons, remplir des formulaires, naviguer dans des workflows à plusieurs étapes et exporter les résultats. Les développeurs peuvent définir le comportement de l'agent en code ou JSON, l'étendre via des plugins et chaîner des tâches pour construire des flux d'automatisation complexes. Cela simplifie les tâches web fastidieuses, les tests et la collecte de données en permettant à l'IA de les interpréter et de les exécuter.