当爬虫遇上Agent，我的自动化工作流终于不用半夜报警了

传统爬虫是“死”的，按部就班执行，遭遇验证码、页面结构变化或反爬升级时极易崩溃。我曾凌晨两点被报警叫醒，痛定思痛后，决定用Agent工作流让爬虫变“聪明”。

借鉴OpenCode的Agent思路，我将爬取任务拆解为请求、解析、反爬对抗、数据清洗等专职Agent，并在Dify平台可视化编排。

工作流结构： 开始 → 任务分发Agent → 请求Agent ↔ 反爬对抗Agent → 内容解析Agent → 数据验证Agent → 异常处理Agent → 存储。

反爬对抗Agent的核心决策逻辑如下：

角色：专业反爬虫对抗专家
决策逻辑：
1. 收到403/429 → 切换IP并降低频率
2. 检测到验证码 → 调用打码平台，记录类型
3. 连续失败3次 → 暂停域名，通知运维
4. 页面结构变化 → 通知解析Agent重新提取规则

动态应对页面变化是关键。当解析Agent发现结构变动，会调用OpenCode API，根据新HTML样本生成XPath或CSS选择器，替代手动改规则。

def generate_parser(html_sample, target_fields):
    prompt = f"""
    根据HTML片段，生成提取{target_fields}的Python代码，
    使用BeautifulSoup，返回字典。HTML: {html_sample[:2000]}
    """
    response = opencode_client.generate(prompt)
    exec(response.code, globals())
    return extract_data(html_sample)

踩坑与解决：

1. 循环甩锅：反爬Agent和请求Agent相互误判导致死循环，险些耗尽Token。通过增加熔断机制（任一Agent连续失败3次即暂停）和设置30秒节点超时解决。
2. 代码安全：OpenCode曾生成含os.system()的危险代码。现强制对生成代码进行AST扫描，禁止危险函数，并在沙箱执行。

效果与反思： 方案运行一周，稳定性飙升，凌晨报警基本清零，验证码识别率从60%提至85%。但Agent工作流并非银弹：系统复杂度增加，排查更困难，且Agent偶尔会做出错误决策（如混淆数据）。

这种拆解组合的思路，与我做Flutter开发时组合Widget的理念相通。技术栈虽杂，但跨领域视角常能带来新解法。今晚，应该能睡个好觉了。