AgentQL vs Tavily：网页数据提取和 AI 搜索 API 怎么选？

简短结论

AgentQL 和 Tavily 都能把网页信息接入 AI 应用，但它们解决的问题不同。AgentQL 更适合从具体网页中提取结构化数据，例如商品价格、公司信息、表格字段、页面状态和列表内容；Tavily 更适合做搜索，帮助 AI Agent 找到相关网页、摘要和来源。

如果你的问题是“去网页里把这些字段抓出来”，选 AgentQL。如果你的问题是“帮我的 AI 应用搜索互联网上的相关资料”，选 Tavily。

一句话：具体网页字段提取选 AgentQL；开放网页搜索和 RAG 检索选 Tavily。

核心差异速览

维度	AgentQL	Tavily
核心定位	网页数据提取和浏览器自动化	面向 LLM/Agent 的搜索 API
最适合	提取具体网页字段、列表、表格和状态	搜索网页、获取来源、补充实时信息
输入方式	指定网页或自动化流程	搜索查询、主题或问题
输出重点	结构化字段和可处理数据	搜索结果、摘要、来源链接
用户类型	开发者、数据团队、自动化团队	AI 工程师、RAG/Agent 开发者
合规重点	抓取目标站点条款、频率和数据权限	搜索来源可信度和引用处理

AgentQL 更强的地方

1. 从具体网页提取字段

AgentQL 的优势是面向具体网页。你已经知道目标页面在哪里，然后希望稳定提取字段。比如商品标题、价格、库存状态、职位名称、公司信息、表格行、按钮状态或评论数据。

这类任务 Tavily 并不擅长。Tavily 可以帮你找到网页，但它不是专门为解析某个页面 DOM、交互状态和结构化字段设计的。

2. 更适合浏览器自动化链路

很多网页需要点击、筛选、展开或登录后才能看到数据。AgentQL 更适合和浏览器自动化流程结合，在页面交互之后提取目标信息。

这对销售情报、竞品监控、价格监控和内部自动化很有价值。

3. 输出更适合数据库和工作流

AgentQL 的目标是结构化数据，因此更适合写入数据库、触发后续自动化、生成报表或作为 Agent 的中间状态。

Tavily 更强的地方

1. 更适合开放网页搜索

Tavily 的核心价值是搜索。你不一定知道具体页面在哪里，只知道需要某个主题、公司、产品或新闻的最新资料。Tavily 可以帮 AI 应用搜索网页并返回来源。

这适合 RAG、研究助手、新闻摘要、知识问答和 Agent 检索。

2. 更适合引用和资料发现

如果用户问“某个工具最近有什么变化”或“帮我研究某个市场”，Tavily 比 AgentQL 更自然。它负责发现来源，而不是只解析某个已知页面。

3. 接入 RAG 和 Agent 更直接

Tavily 面向 LLM/Agent 搜索场景，适合作为模型的外部检索工具。它可以给模型提供实时上下文，再由模型总结和回答。

应该选哪一个

选择 AgentQL，如果你：

• 已经知道目标网页，需要提取字段。
• 要做价格监控、招聘信息采集、竞品页面跟踪。
• 需要把网页数据写入数据库或自动化流程。
• 要处理动态网页、列表、表格或交互后的内容。
• 有开发能力，并能处理合规和频率控制。

选择 Tavily，如果你：