2026/8/26 13:03:09
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1. 项目概述当 Hermes 遇上八爪鱼 MCPAI 的“眼睛”与“手脚”如何协同最近在折腾一个挺有意思的组合把 Hermes 这个 AI 智能体框架接上了八爪鱼采集器的 MCP 服务器。这事儿听起来像是让一个聪明的“大脑”长出了一双灵巧的“网络之手”但实际干起来我才发现远不止“112”那么简单。所谓的“AI 盯 X”背后是一整套关于数据获取、意图理解、任务拆解与执行的复杂交响乐。如果你也在探索如何让 AI 更接地气能自动从网上抓取、处理信息那这个组合绝对值得你花时间研究。简单来说Hermes是一个开源的 AI 智能体框架你可以把它理解为一个高度可定制的“AI 驾驶员”。它本身不提供具体的“技能”但能通过加载各种工具Tools来扩展能力其核心是与大型语言模型LLM协作理解你的自然语言指令并规划、调用合适的工具去执行。而八爪鱼采集器则是国内知名的网页数据采集工具它的MCP服务器就是一套标准化的接口允许外部程序比如 Hermes以编程的方式指挥八爪鱼去执行具体的网页抓取任务。所以这个项目的核心就是打通 Hermes 和八爪鱼 MCP 之间的通信让 AI 智能体能够直接操控一个强大的数据采集引擎。这不仅仅是技术集成更是对 AI 工作流的一次重塑从“我告诉 AI 一个网址它帮我分析页面内容”升级为“我告诉 AI 一个模糊的需求它自己决定要去哪些网站、抓取哪些数据、如何处理最后把结构化的结果交给我”。在这个过程中我踩了不少坑也总结了一些关键洞察尤其是关于 AI 如何“理解”抓取任务以及我们该如何设计提示词和工具链来引导它。2. 核心思路与架构设计为什么是 Hermes 八爪鱼 MCP在开始动手之前我们需要想清楚为什么选择这个技术栈以及它们各自扮演什么角色。市面上 AI 智能体框架不少数据采集工具也很多但这个组合在易用性、灵活性和本土化支持上形成了一个不错的平衡点。2.1 Hermes 框架的优势与定位Hermes 的设计哲学是“轻量级”和“模块化”。它不像一些全栈平台那样试图包办一切而是专注于做好智能体的“大脑”部分——即与 LLM 的交互、任务规划、工具调用和记忆管理。它的几个特点让我最终选择了它工具集成标准化Hermes 遵循类似 OpenAI 的 Function Calling 规范将外部能力抽象为“工具”。只要你的工具能提供标准的函数描述名称、描述、参数 schemaHermes 就能无缝集成并让 LLM 学会调用。这大大降低了接入八爪鱼 MCP 这类自定义服务的工作量。对话与任务流管理它内置了多轮对话上下文管理能记住历史交互。这对于复杂的采集任务至关重要比如你可以先让 AI 帮你确定要采集的网站列表再基于这个列表去逐个设计采集规则整个过程在一个连贯的会话中完成。模型无关性虽然 Hermes 默认与 OpenAI 的模型配合很好但它也支持通过配置接入其他兼容 OpenAI API 的模型服务如国内的一些大模型平台这给了我们更多的灵活性。活跃的社区与清晰的文档尽管是较新的项目但其文档结构清晰社区如 GitHub、Discord相对活跃遇到问题时有地方可寻。在本次项目中Hermes 的角色是总指挥。它接收用户模糊的、自然语言的需求例如“帮我找出最近三个月关于新能源汽车电池技术突破的新闻报道并总结主要观点”然后进行任务分解第一步可能是搜索相关新闻网站第二步是分析这些网站的页面结构第三步是调用八爪鱼 MCP 执行采集第四步是对采集到的数据进行清洗和总结。2.2 八爪鱼采集器与 MCP 协议的价值八爪鱼采集器本身是一个成熟的、可视化的爬虫工具。它的MCP全称是Message Channel Protocol可以理解为八爪鱼对外开放的一套远程控制 API。通过这套协议我们可以发送指令让八爪鱼在后台启动、执行我们预先配置好的采集任务模板或者动态创建新的采集任务。选择八爪鱼 MCP 而非直接写 Python 爬虫如 Scrapy、Playwright主要基于以下几点考虑降低技术门槛八爪鱼提供了可视化的点选式规则配置对于非专业开发者或需要快速验证的场景配置一个采集模板比写代码快得多。Hermes 只需要调用这个现成的模板即可。处理复杂页面能力强八爪鱼内置了强大的 AJAX 渲染、滚动加载、登录验证处理能力。对于大量动态加载的现代网站如电商、社交媒体用八爪鱼配置往往比从头写一个健壮的爬虫更省心。规避反爬风险八爪鱼在一定程度上模拟了人类操作行为并且其企业版通常提供 IP 代理等高级功能对于有一定反爬措施的网站通过八爪鱼采集成功率更高。MCP 提供了稳定的控制接口通过 HTTP 或 WebSocket 与 MCP 服务器通信我们可以实现远程、程序化的任务触发、状态监控和结果获取完美契合 AI 智能体自动化的需求。在这里八爪鱼 MCP 的角色是专业的执行者。它不关心高层的任务逻辑只负责接收明确的指令“执行编号为task_123的采集模板”或者“根据提供的 URL 列表和字段规则立即创建一个新任务并执行”。它将复杂的网页解析和数据抽取过程封装成了一个简单的服务调用。2.3 整体架构与数据流理解了两个核心组件后整体的架构就清晰了用户 (自然语言指令) - Hermes (AI 智能体) - 任务规划与工具调用 - 八爪鱼 MCP 服务器 - 八爪鱼采集器 (执行) - 获取数据 - Hermes (后处理与呈现) - 用户用户交互层用户通过 Hermes 提供的 Web 界面、API 或命令行输入自然语言需求。AI 智能体层 (Hermes)意图理解LLM 解析用户指令判断是否需要数据采集以及需要什么样的数据。任务规划如果需要采集LLM 会规划步骤例如先调用“搜索工具”获取相关网址再调用“八爪鱼 MCP 工具”执行采集。工具调用Hermes 根据规划调用已注册的工具。其中最关键的就是“八爪鱼 MCP 客户端工具”。服务桥接层这是我们需要开发的部分——一个封装了八爪鱼 MCP 协议调用的 Hermes 工具。这个工具内部将 Hermes 传递过来的参数如模板ID、启动URL、采集字段等转换为 MCP 协议规定的 JSON 格式。通过 HTTP 请求与八爪鱼 MCP 服务器通信。处理服务器的响应将任务ID、执行状态、采集结果等返回给 Hermes。数据采集执行层八爪鱼 MCP 服务器接收指令调度本地的八爪鱼采集器客户端执行具体的采集任务。任务完成后将数据通常为 CSV、JSON 或数据库存放在指定位置并通过 MCP 接口通知完成。数据后处理与反馈层Hermes 拿到原始采集数据后可以再次调用 LLM 进行数据清洗、分析、总结最终将结构化的洞察以文本、表格或图表的形式呈现给用户。这个架构的关键在于“职责分离”LLM 负责“想”八爪鱼负责“干”而我们编写的工具负责“翻译”和“连接”。这种设计使得系统非常灵活未来可以很容易地替换 LLM 模型或者接入其他 MCP 服务如数据库操作、文件处理等构建更强大的智能体。3. 环境准备与核心组件部署理论清晰了接下来就是动手搭建。这个过程需要仔细配置三个部分Hermes 运行环境、八爪鱼采集器与 MCP 服务器、以及连接二者的自定义工具。3.1 Hermes 的安装与基础配置Hermes 通常以 Docker 容器的方式运行这是最推荐的方式能避免复杂的依赖问题。获取 Hermes 项目代码git clone https://github.com/你的Hermes仓库地址/hermes.git cd hermes注意请替换为实际的 Hermes 官方或你 fork 的仓库地址。由于 Hermes 生态在快速演进务必查看其官方文档获取最新的安装指南。配置环境变量Hermes 的核心配置通过环境变量文件.env管理。你需要创建或修改这个文件。cp .env.example .env编辑.env文件最关键的两项是# 指定使用的 LLM API例如 OpenAI LLM_PROVIDERopenai OPENAI_API_KEYsk-your-openai-api-key-here # 如果你想使用其他兼容 OpenAI 的模型如 Azure OpenAI 或国内平台需相应修改 LLM_PROVIDER 和对应的 API_KEY、BASE_URL 等参数。此外你还可以配置端口、日志级别、数据库连接等。使用 Docker Compose 启动docker-compose up -d这个命令会拉取必要的镜像并启动 Hermes 服务。启动后默认的 Web 管理界面通常在http://localhost:8080。首次访问可能需要初始化。验证 Hermes 运行访问 Web 界面或通过其 API 接口发送一个简单请求确认 Hermes 已正常启动并能与 LLM 通信。3.2 八爪鱼采集器与 MCP 服务器配置这部分是数据采集能力的基石。你需要确保八爪鱼采集器已安装并正确启用了 MCP 服务器功能。安装八爪鱼采集器从八爪鱼官网下载并安装最新版本的客户端。建议使用专业版或企业版它们对 MCP 功能的支持更完善。启用并配置 MCP 服务器打开八爪鱼采集器通常在“设置”或“高级设置”中找到“MCP 服务器”或“远程控制接口”选项。启用服务勾选“启用 MCP 服务器”。配置连接参数监听地址通常为127.0.0.1或0.0.0.0如果 Hermes 不在同一台机器需用后者。端口默认如8888可自定义。认证强烈建议设置访问令牌Token以防止未授权访问。记下这个 Token。保存配置并重启八爪鱼采集器确保 MCP 服务在后台运行。测试 MCP 接口使用curl或 Postman 等工具测试 MCP 服务器是否可用。# 假设端口 8888Token 为 abc123 curl -X POST http://127.0.0.1:8888/api/v1/task/run \ -H Authorization: Bearer abc123 \ -H Content-Type: application/json \ -d {task_id: 你的测试任务ID}如果返回包含任务执行状态的信息说明 MCP 服务器工作正常。你需要提前在八爪鱼里手动配置好一个简单的采集任务模板并获取其task_id。3.3 开发 Hermes 与八爪鱼 MCP 的桥梁工具这是整个项目的技术核心。我们需要在 Hermes 中创建一个新的“工具”这个工具的内部逻辑就是调用八爪鱼 MCP 的 API。确定工具的功能范围我们的工具需要实现哪些 MCP 功能至少应包括run_task: 执行一个已存在的采集模板。get_task_status: 查询任务执行状态。create_and_run_task: 动态创建并执行一个采集任务高级功能。在 Hermes 中创建自定义工具Hermes 的工具通常以 Python 文件的形式存放在特定目录如tools/。你需要创建一个新文件例如octopus_mcp_tool.py。# tools/octopus_mcp_tool.py import requests import json from typing import Optional, Dict, Any from hermes.tool import tool # 从环境变量读取 MCP 服务器配置 MCP_SERVER_URL http://127.0.0.1:8888 # 建议放到环境变量 MCP_AUTH_TOKEN abc123 # 建议放到环境变量 tool def run_octopus_task(task_id: str) - Dict[str, Any]: 执行指定的八爪鱼采集任务。 Args: task_id: 八爪鱼中预先配置好的采集任务模板ID。 Returns: 包含任务执行状态和信息的字典。 url f{MCP_SERVER_URL}/api/v1/task/run headers { Authorization: fBearer {MCP_AUTH_TOKEN}, Content-Type: application/json } payload {task_id: task_id} try: response requests.post(url, headersheaders, jsonpayload, timeout30) response.raise_for_status() return response.json() except requests.exceptions.RequestException as e: return {error: f调用八爪鱼 MCP 接口失败: {str(e)}, status: failed} tool def get_octopus_task_status(execution_id: str) - Dict[str, Any]: 查询八爪鱼采集任务的执行状态。 Args: execution_id: 任务执行后返回的唯一执行ID。 Returns: 包含任务状态和进度的字典。 url f{MCP_SERVER_URL}/api/v1/task/status/{execution_id} headers {Authorization: fBearer {MCP_AUTH_TOKEN}} try: response requests.get(url, headersheaders, timeout30) response.raise_for_status() return response.json() except requests.exceptions.RequestException as e: return {error: f查询任务状态失败: {str(e)}, status: unknown}关键提示工具函数的docstring即内的描述至关重要LLM 完全依赖这个描述来理解工具的用途和参数。描述必须清晰、准确。Args部分定义了 LLM 需要提供的参数。将工具注册到 Hermes通常需要在 Hermes 的配置文件或启动脚本中声明这个工具。具体方式取决于 Hermes 的版本可能是在config.yaml中添加工具路径或是在主应用初始化时导入。请参考 Hermes 的文档。验证工具集成重启 Hermes 服务然后在 Web 界面的“工具”管理页面应该能看到新注册的run_octopus_task和get_octopus_task_status工具。你可以尝试在对话中让 AI 使用这个工具例如输入“请执行八爪鱼任务任务ID是news_collect。” 观察 Hermes 是否能正确调用并返回结果。4. 核心挑战让 AI “理解”并规划采集任务环境搭好了工具也接上了但真正的挑战才刚刚开始。你会发现直接对 AI 说“帮我采集新能源汽车新闻”它大概率会失败或者给出令人啼笑皆非的操作。这是因为 LLM 并不天然理解“采集”这个动作在现实世界中的复杂含义。我们需要通过提示词工程和工具链设计来引导它。4.1 从模糊需求到精确指令的转化用户的原始需求往往是模糊的、目标导向的。AI 的第一步是将此转化为可执行的具体步骤。这需要我们在给 Hermes 的系统提示词中植入领域知识。原始用户输入“我想了解最近市场上流行的智能手表有哪些新功能。”AI 的思考与规划过程通过系统提示词引导需求澄清AI 可能会先反问或确认“您是想了解特定品牌如 Apple Watch 华为手表的新功能还是对所有品牌的新品进行一个综述时间范围是最近三个月还是半年”任务分解子任务一搜索信息来源。确定从哪些网站获取信息如科技媒体、品牌官网、电商平台用户评价。子任务二制定采集策略。对于科技媒体采集文章标题、发布日期、功能亮点摘要对于电商平台采集产品型号、上市时间、主打功能描述、用户关注点。子任务三执行数据采集。调用run_octopus_task工具传入对应的任务模板 ID。子任务四数据分析与总结。对采集到的原始文本进行去重、归类、摘要生成一份对比报告。参数具体化AI 需要为run_octopus_task工具生成准确的task_id。这意味着我们必须在八爪鱼中预先配置好针对“中关村在线智能手表评测”、“京东华为手表商品页”等不同场景的采集模板。AI 的任务是选择正确的模板而不是动态创建规则后者目前对 AI 来说过于复杂。系统提示词设计示例你是一个专业的数据采集与分析助手。你的核心能力是调用八爪鱼采集工具从互联网获取特定信息。 当用户提出一个信息搜集需求时请按以下步骤思考 1. 分析需求明确信息主题、关键属性如品牌、时间、地点和期望的信息类型新闻、数据、评价。 2. 根据信息类型从可用的采集模板中选择最合适的一个。可用的模板有 - template_tech_news: 用于采集科技新闻网站如新浪科技、腾讯科技的新闻列表和摘要。 - template_product_spec: 用于采集电商平台如京东、天猫商品页的规格参数和描述。 - template_social_mentions: 用于采集社交媒体上关于某个关键词的提及需谨慎使用遵守平台规则。 3. 如果需要多个模板组合请按顺序执行。 4. 调用采集工具后等待任务完成获取数据。 5. 最后对获取的数据进行归纳、总结以清晰的方式呈现给用户。 在询问用户或执行前请先确认你的理解。通过这样的系统提示我们极大地约束和引导了 AI 的行为使其输出更可控、更符合预期。4.2 工具链的编排与异步处理一个复杂的采集任务可能涉及多个步骤且每个步骤都可能耗时较长爬虫任务运行几分钟很常见。Hermes 需要有能力管理这种异步工作流。同步 vs 异步调用在run_octopus_task工具中我们直接返回了启动结果。但采集任务本身是异步的。更健壮的设计是run_octopus_task立即返回一个execution_id。AI 随后可以周期性地或由用户触发调用get_octopus_task_status来检查进度。当状态变为“完成”时再调用另一个工具fetch_octopus_result去获取最终的数据文件。让 AI 学会“等待”与“检查”这需要在提示词中明确教导 AI 这个模式。例如在系统提示中加入“当你启动一个采集任务后你会得到一个执行ID。在请求结果前请先使用check_task_status工具确认任务是否已完成。如果未完成请等待一段时间后重试或告知用户任务正在执行中。”错误处理与重试网络采集充满不确定性。工具函数内部应有重试机制AI 在接收到“网络超时”、“页面结构变化”等错误时也应具备基本的重试或反馈能力。例如提示词可以写“如果采集工具返回‘失败’状态请先尝试重新执行一次。如果再次失败请将错误信息反馈给用户并建议其检查目标网站是否可访问或采集规则是否需要更新。”4.3 采集模板的规范化管理这是决定项目成败的“基础设施”。AI 只能在你预设的“乐高积木”中选择和拼接。因此在八爪鱼中预先配置好一系列高复用性、高可靠性的采集模板至关重要。模板设计原则粒度适中一个模板不要试图抓取整个网站。应该按“信息类型”或“页面类型”划分。例如“电商商品详情页”、“新闻列表页”、“论坛帖子内容页”。参数化充分利用八爪鱼模板的“变量”功能。将启动URL、关键词、翻页数等作为变量传入。这样一个“新闻搜索”模板可以通过传入不同的关键词采集不同主题的新闻。健壮性使用相对XPath或CSS选择器并设置足够的等待时间和错误处理规则以应对网站微调。元信息丰富为每个模板起一个清晰易懂的ID和描述并在 Hermes 的系统提示词中详细说明其用途和输入参数。例如template_baidu_news_search用于采集百度新闻搜索结果。需要变量keyword搜索关键词page_count采集页数默认3。模板目录示例模板ID描述适用场景所需变量news_sohu_list采集搜狐新闻特定频道列表获取搜狐财经、科技等频道最新文章channel_urlproduct_jd_details采集京东商品规格参数竞品分析价格监控product_urlsocial_weibo_search采集微博关键词搜索结果仅限公开数据舆情监测热点追踪keyword,max_pages当 AI 接收到需求时它实际上是在这个“工具箱”里做匹配和选择。这要求我们作为实施者必须对业务需求有深刻理解并提前准备好相应的“工具”。5. 实战演练构建一个智能竞品监测助手让我们通过一个完整的例子将上述所有概念串联起来。假设我们要构建一个“智能竞品监测助手”其目标是每天自动监测指定竞品在主流科技媒体上的声量和评价。5.1 阶段一基础设施搭建在八爪鱼中创建采集模板模板Atech_news_search。配置一个规则用于搜索“36氪”、“虎嗅”、“钛媒体”等网站内包含特定关键词的文章。提取字段标题、链接、发布时间、摘要、来源网站。模板Bproduct_review_crawl。配置一个规则用于抓取“知乎”上关于某产品的讨论帖。提取字段问题标题、回答内容、点赞数、发布时间。将这两个模板发布并获取其唯一的task_id。在 Hermes 中完善工具确保run_octopus_task,get_status,fetch_result三个工具都已正确注册并能与八爪鱼 MCP 通信。编写专用系统提示词你是竞品监测专家小智。你的任务是帮助用户跟踪竞品在互联网上的动态。 你可以调用的采集能力包括 1. 科技新闻搜索模板ID: tech_news_search。需要提供变量keyword竞品名称如‘蔚来ET7’、days监测最近几天默认7。 2. 社区评价抓取模板ID: product_review_crawl。需要提供变量product_name产品名、platform平台如‘zhihu’。 工作流程 1. 用户提出监测需求例如“帮我看看理想L9这周有什么新消息。” 2. 你解析需求确定使用tech_news_search模板变量keyword‘理想L9’days7。 3. 调用工具执行采集。 4. 轮询任务状态直至完成。 5. 获取采集到的数据通常是CSV文件路径或JSON数据。 6. 分析数据总结新闻数量、正面/中性/负面倾向、主要讨论话题。 7. 将分析结果以简洁的报告形式输出。 如果用户需求涉及社区评价则额外调用product_review_crawl模板。5.2 阶段二交互测试与调优用户输入“小智帮我监测一下小米SU7上市这半个月在科技媒体上的反响。”AI 解析与执行AI 识别出需求监测对象“小米SU7”时间范围“半个月”信息源“科技媒体”。AI 决定调用tech_news_search模板并自动计算days15。AI 调用run_octopus_task(task_idtech_news_search, keyword小米 SU7, days15)。工具返回{“status”: “started”, “execution_id”: “exec_789”}。AI 等待10秒后调用get_status(execution_id‘exec_789’)可能显示“运行中”。AI 回复用户“采集任务已启动正在抓取数据请稍候...”AI 间歇性检查状态直到返回“已完成”。AI 调用fetch_result(execution_id‘exec_789’)获得一个包含20条新闻的列表。数据分析与报告生成AI 将20条新闻的标题和摘要发送给 LLM要求其进行情感分析和主题聚类。LLM 返回分析结果“过去15天共监测到20篇相关报道。其中正面报道12篇主要讨论定价策略和订单量中性报道6篇为参数对比潜在负面报道2篇涉及交付延迟传闻。核心话题集中在价格竞争力、智能驾驶体验、产能情况。”AI 将这份摘要连同最重要的3-5篇报道的链接整理成最终回复给用户。5.3 阶段三处理复杂情况与错误场景一采集失败。八爪鱼返回“页面结构解析失败”。AI 应能捕获此错误并回复“抱歉目标网站页面可能已更新导致采集失败。建议在八爪鱼中检查并更新‘科技新闻搜索’模板的采集规则。”场景二数据量过大。如果返回1000条新闻全部送入 LLM 分析可能超长或超贵。此时工具或 AI 应具备预处理能力例如先按时间或来源做初步筛选或者只提取摘要进行分析。场景三需求不明确。用户说“看看大家对这件事怎么看。” AI 应主动追问“您具体指的是哪款产品或哪个事件呢请提供更具体的关键词。”通过这个实战案例你可以清晰地看到AI 并非魔法它在一个精心设计的框架和提示词约束下像一个有条不紊的项目经理协调着各个专业工具八爪鱼完成工作。它的价值在于理解自然语言、做出合理决策、串联工作流而具体的、专业的抓取动作则交给了更擅长的工具去执行。6. 进阶思考局限性与未来扩展将 Hermes 与八爪鱼 MCP 结合我们已经构建了一个强大的自动化信息获取原型。但它并非万能认清其局限性才能更好地使用和扩展它。6.1 当前架构的局限性AI 的动态规划能力有限目前的模式严重依赖预定义的采集模板。AI 无法针对一个全新的、未曾预配置过的网站动态生成一套可用的采集规则XPath/CSS 选择器。这限制了其处理“长尾”需求的能力。对非结构化需求的处理仍显笨拙如果用户的需求极其模糊如“搜集一下关于元宇宙的有趣观点”AI 在选择关键词和模板时会面临巨大挑战效果可能不佳。实时性与性能从发出指令到获取结果需要经过 LLM 思考、网络通信、爬虫执行、数据返回、LLM 再分析多个环节延迟较高不适合需要秒级响应的场景。合规与伦理风险AI 并不懂得 robots.txt 协议或网站的使用条款。我们需要在系统层面通过模板设计、频率控制和提示词层面明确告知 AI 遵守规则来规避风险防止滥用。6.2 可能的扩展方向集成更强大的“感知”工具除了八爪鱼可以为 Hermes 接入其他 MCP 或 API形成更立体的工具链。浏览器自动化接入 Playwright 或 Selenium 的 MCP 服务器让 AI 能执行更复杂的交互操作点击、下拉、登录。文档处理接入处理 PDF、Word、Excel 的 MCP 服务器实现对下载文档的信息提取。数据分析接入 Pandas 或 SQL 查询工具让 AI 能对采集到的原始数据进行更深入的清洗、转换和分析。引入“学习”机制记录 AI 成功和失败的交互案例用于微调提示词或训练一个专门的“任务分类与参数生成”小模型提升其将自然语言转化为工具调用的准确率。实现闭环自动化将整个流程定时化、流程化。例如每天凌晨自动运行竞品监测任务将分析报告通过邮件或飞书机器人发送给相关人员。这需要结合 Hermes 的调度功能或外部 Cron 作业。增强 AI 的“网页理解”能力探索让 AI 直接阅读网页 HTML 或简化后的 DOM 树可通过无头浏览器获取结合视觉语言模型使其能初步判断页面结构甚至为简单页面生成基础的采集规则建议作为人工配置模板的辅助。6.3 给实践者的最后建议从小处着手快速迭代不要一开始就追求全自动、全能的系统。先针对一个非常具体、高频的需求如“每日抓取某个特定公众号的文章”构建最小可行产品验证流程跑通再逐步增加模板和功能。提示词是核心资产将你的系统提示词视为需要不断打磨和优化的代码。每次不理想的交互都是优化提示词的绝佳机会。人是最终的责任主体AI 是辅助是杠杆但不是替罪羊。所有采集行为必须由人来确保其合法合规、符合道德。对 AI 输出的结果尤其是涉及数据分析和结论判断的部分要保持审慎的核查态度。关注成本LLM 的 API 调用和长时间的爬虫任务都可能产生费用。在设计流程时要考虑成本效益例如对采集结果先进行本地去重和筛选再送入 LLM 分析以减少不必要的 Token 消耗。这次将 Hermes 与八爪鱼 MCP 对接的实践让我深刻体会到当前阶段的 AI 应用其威力不在于替代某个专业工具而在于充当一个无比灵活、理解力强的“胶水”和“调度器”。它把那些原本需要人工在多个软件、界面、命令行之间切换的操作串联成了一个流畅的自然语言对话。虽然让 AI 真正“盯”住复杂多变的网络世界还不简单但我们已经有了一个非常扎实的起点。剩下的就是沿着这个方向持续地填充“工具库”优化“工作流”让这个数字助手变得越来越聪明、越来越能干。
AI智能体与网页采集器集成实践：Hermes框架调用八爪鱼MCP实现自动化数据抓取
1. 项目概述当 Hermes 遇上八爪鱼 MCPAI 的“眼睛”与“手脚”如何协同最近在折腾一个挺有意思的组合把 Hermes 这个 AI 智能体框架接上了八爪鱼采集器的 MCP 服务器。这事儿听起来像是让一个聪明的“大脑”长出了一双灵巧的“网络之手”但实际干起来我才发现远不止“112”那么简单。所谓的“AI 盯 X”背后是一整套关于数据获取、意图理解、任务拆解与执行的复杂交响乐。如果你也在探索如何让 AI 更接地气能自动从网上抓取、处理信息那这个组合绝对值得你花时间研究。简单来说Hermes是一个开源的 AI 智能体框架你可以把它理解为一个高度可定制的“AI 驾驶员”。它本身不提供具体的“技能”但能通过加载各种工具Tools来扩展能力其核心是与大型语言模型LLM协作理解你的自然语言指令并规划、调用合适的工具去执行。而八爪鱼采集器则是国内知名的网页数据采集工具它的MCP服务器就是一套标准化的接口允许外部程序比如 Hermes以编程的方式指挥八爪鱼去执行具体的网页抓取任务。所以这个项目的核心就是打通 Hermes 和八爪鱼 MCP 之间的通信让 AI 智能体能够直接操控一个强大的数据采集引擎。这不仅仅是技术集成更是对 AI 工作流的一次重塑从“我告诉 AI 一个网址它帮我分析页面内容”升级为“我告诉 AI 一个模糊的需求它自己决定要去哪些网站、抓取哪些数据、如何处理最后把结构化的结果交给我”。在这个过程中我踩了不少坑也总结了一些关键洞察尤其是关于 AI 如何“理解”抓取任务以及我们该如何设计提示词和工具链来引导它。2. 核心思路与架构设计为什么是 Hermes 八爪鱼 MCP在开始动手之前我们需要想清楚为什么选择这个技术栈以及它们各自扮演什么角色。市面上 AI 智能体框架不少数据采集工具也很多但这个组合在易用性、灵活性和本土化支持上形成了一个不错的平衡点。2.1 Hermes 框架的优势与定位Hermes 的设计哲学是“轻量级”和“模块化”。它不像一些全栈平台那样试图包办一切而是专注于做好智能体的“大脑”部分——即与 LLM 的交互、任务规划、工具调用和记忆管理。它的几个特点让我最终选择了它工具集成标准化Hermes 遵循类似 OpenAI 的 Function Calling 规范将外部能力抽象为“工具”。只要你的工具能提供标准的函数描述名称、描述、参数 schemaHermes 就能无缝集成并让 LLM 学会调用。这大大降低了接入八爪鱼 MCP 这类自定义服务的工作量。对话与任务流管理它内置了多轮对话上下文管理能记住历史交互。这对于复杂的采集任务至关重要比如你可以先让 AI 帮你确定要采集的网站列表再基于这个列表去逐个设计采集规则整个过程在一个连贯的会话中完成。模型无关性虽然 Hermes 默认与 OpenAI 的模型配合很好但它也支持通过配置接入其他兼容 OpenAI API 的模型服务如国内的一些大模型平台这给了我们更多的灵活性。活跃的社区与清晰的文档尽管是较新的项目但其文档结构清晰社区如 GitHub、Discord相对活跃遇到问题时有地方可寻。在本次项目中Hermes 的角色是总指挥。它接收用户模糊的、自然语言的需求例如“帮我找出最近三个月关于新能源汽车电池技术突破的新闻报道并总结主要观点”然后进行任务分解第一步可能是搜索相关新闻网站第二步是分析这些网站的页面结构第三步是调用八爪鱼 MCP 执行采集第四步是对采集到的数据进行清洗和总结。2.2 八爪鱼采集器与 MCP 协议的价值八爪鱼采集器本身是一个成熟的、可视化的爬虫工具。它的MCP全称是Message Channel Protocol可以理解为八爪鱼对外开放的一套远程控制 API。通过这套协议我们可以发送指令让八爪鱼在后台启动、执行我们预先配置好的采集任务模板或者动态创建新的采集任务。选择八爪鱼 MCP 而非直接写 Python 爬虫如 Scrapy、Playwright主要基于以下几点考虑降低技术门槛八爪鱼提供了可视化的点选式规则配置对于非专业开发者或需要快速验证的场景配置一个采集模板比写代码快得多。Hermes 只需要调用这个现成的模板即可。处理复杂页面能力强八爪鱼内置了强大的 AJAX 渲染、滚动加载、登录验证处理能力。对于大量动态加载的现代网站如电商、社交媒体用八爪鱼配置往往比从头写一个健壮的爬虫更省心。规避反爬风险八爪鱼在一定程度上模拟了人类操作行为并且其企业版通常提供 IP 代理等高级功能对于有一定反爬措施的网站通过八爪鱼采集成功率更高。MCP 提供了稳定的控制接口通过 HTTP 或 WebSocket 与 MCP 服务器通信我们可以实现远程、程序化的任务触发、状态监控和结果获取完美契合 AI 智能体自动化的需求。在这里八爪鱼 MCP 的角色是专业的执行者。它不关心高层的任务逻辑只负责接收明确的指令“执行编号为task_123的采集模板”或者“根据提供的 URL 列表和字段规则立即创建一个新任务并执行”。它将复杂的网页解析和数据抽取过程封装成了一个简单的服务调用。2.3 整体架构与数据流理解了两个核心组件后整体的架构就清晰了用户 (自然语言指令) - Hermes (AI 智能体) - 任务规划与工具调用 - 八爪鱼 MCP 服务器 - 八爪鱼采集器 (执行) - 获取数据 - Hermes (后处理与呈现) - 用户用户交互层用户通过 Hermes 提供的 Web 界面、API 或命令行输入自然语言需求。AI 智能体层 (Hermes)意图理解LLM 解析用户指令判断是否需要数据采集以及需要什么样的数据。任务规划如果需要采集LLM 会规划步骤例如先调用“搜索工具”获取相关网址再调用“八爪鱼 MCP 工具”执行采集。工具调用Hermes 根据规划调用已注册的工具。其中最关键的就是“八爪鱼 MCP 客户端工具”。服务桥接层这是我们需要开发的部分——一个封装了八爪鱼 MCP 协议调用的 Hermes 工具。这个工具内部将 Hermes 传递过来的参数如模板ID、启动URL、采集字段等转换为 MCP 协议规定的 JSON 格式。通过 HTTP 请求与八爪鱼 MCP 服务器通信。处理服务器的响应将任务ID、执行状态、采集结果等返回给 Hermes。数据采集执行层八爪鱼 MCP 服务器接收指令调度本地的八爪鱼采集器客户端执行具体的采集任务。任务完成后将数据通常为 CSV、JSON 或数据库存放在指定位置并通过 MCP 接口通知完成。数据后处理与反馈层Hermes 拿到原始采集数据后可以再次调用 LLM 进行数据清洗、分析、总结最终将结构化的洞察以文本、表格或图表的形式呈现给用户。这个架构的关键在于“职责分离”LLM 负责“想”八爪鱼负责“干”而我们编写的工具负责“翻译”和“连接”。这种设计使得系统非常灵活未来可以很容易地替换 LLM 模型或者接入其他 MCP 服务如数据库操作、文件处理等构建更强大的智能体。3. 环境准备与核心组件部署理论清晰了接下来就是动手搭建。这个过程需要仔细配置三个部分Hermes 运行环境、八爪鱼采集器与 MCP 服务器、以及连接二者的自定义工具。3.1 Hermes 的安装与基础配置Hermes 通常以 Docker 容器的方式运行这是最推荐的方式能避免复杂的依赖问题。获取 Hermes 项目代码git clone https://github.com/你的Hermes仓库地址/hermes.git cd hermes注意请替换为实际的 Hermes 官方或你 fork 的仓库地址。由于 Hermes 生态在快速演进务必查看其官方文档获取最新的安装指南。配置环境变量Hermes 的核心配置通过环境变量文件.env管理。你需要创建或修改这个文件。cp .env.example .env编辑.env文件最关键的两项是# 指定使用的 LLM API例如 OpenAI LLM_PROVIDERopenai OPENAI_API_KEYsk-your-openai-api-key-here # 如果你想使用其他兼容 OpenAI 的模型如 Azure OpenAI 或国内平台需相应修改 LLM_PROVIDER 和对应的 API_KEY、BASE_URL 等参数。此外你还可以配置端口、日志级别、数据库连接等。使用 Docker Compose 启动docker-compose up -d这个命令会拉取必要的镜像并启动 Hermes 服务。启动后默认的 Web 管理界面通常在http://localhost:8080。首次访问可能需要初始化。验证 Hermes 运行访问 Web 界面或通过其 API 接口发送一个简单请求确认 Hermes 已正常启动并能与 LLM 通信。3.2 八爪鱼采集器与 MCP 服务器配置这部分是数据采集能力的基石。你需要确保八爪鱼采集器已安装并正确启用了 MCP 服务器功能。安装八爪鱼采集器从八爪鱼官网下载并安装最新版本的客户端。建议使用专业版或企业版它们对 MCP 功能的支持更完善。启用并配置 MCP 服务器打开八爪鱼采集器通常在“设置”或“高级设置”中找到“MCP 服务器”或“远程控制接口”选项。启用服务勾选“启用 MCP 服务器”。配置连接参数监听地址通常为127.0.0.1或0.0.0.0如果 Hermes 不在同一台机器需用后者。端口默认如8888可自定义。认证强烈建议设置访问令牌Token以防止未授权访问。记下这个 Token。保存配置并重启八爪鱼采集器确保 MCP 服务在后台运行。测试 MCP 接口使用curl或 Postman 等工具测试 MCP 服务器是否可用。# 假设端口 8888Token 为 abc123 curl -X POST http://127.0.0.1:8888/api/v1/task/run \ -H Authorization: Bearer abc123 \ -H Content-Type: application/json \ -d {task_id: 你的测试任务ID}如果返回包含任务执行状态的信息说明 MCP 服务器工作正常。你需要提前在八爪鱼里手动配置好一个简单的采集任务模板并获取其task_id。3.3 开发 Hermes 与八爪鱼 MCP 的桥梁工具这是整个项目的技术核心。我们需要在 Hermes 中创建一个新的“工具”这个工具的内部逻辑就是调用八爪鱼 MCP 的 API。确定工具的功能范围我们的工具需要实现哪些 MCP 功能至少应包括run_task: 执行一个已存在的采集模板。get_task_status: 查询任务执行状态。create_and_run_task: 动态创建并执行一个采集任务高级功能。在 Hermes 中创建自定义工具Hermes 的工具通常以 Python 文件的形式存放在特定目录如tools/。你需要创建一个新文件例如octopus_mcp_tool.py。# tools/octopus_mcp_tool.py import requests import json from typing import Optional, Dict, Any from hermes.tool import tool # 从环境变量读取 MCP 服务器配置 MCP_SERVER_URL http://127.0.0.1:8888 # 建议放到环境变量 MCP_AUTH_TOKEN abc123 # 建议放到环境变量 tool def run_octopus_task(task_id: str) - Dict[str, Any]: 执行指定的八爪鱼采集任务。 Args: task_id: 八爪鱼中预先配置好的采集任务模板ID。 Returns: 包含任务执行状态和信息的字典。 url f{MCP_SERVER_URL}/api/v1/task/run headers { Authorization: fBearer {MCP_AUTH_TOKEN}, Content-Type: application/json } payload {task_id: task_id} try: response requests.post(url, headersheaders, jsonpayload, timeout30) response.raise_for_status() return response.json() except requests.exceptions.RequestException as e: return {error: f调用八爪鱼 MCP 接口失败: {str(e)}, status: failed} tool def get_octopus_task_status(execution_id: str) - Dict[str, Any]: 查询八爪鱼采集任务的执行状态。 Args: execution_id: 任务执行后返回的唯一执行ID。 Returns: 包含任务状态和进度的字典。 url f{MCP_SERVER_URL}/api/v1/task/status/{execution_id} headers {Authorization: fBearer {MCP_AUTH_TOKEN}} try: response requests.get(url, headersheaders, timeout30) response.raise_for_status() return response.json() except requests.exceptions.RequestException as e: return {error: f查询任务状态失败: {str(e)}, status: unknown}关键提示工具函数的docstring即内的描述至关重要LLM 完全依赖这个描述来理解工具的用途和参数。描述必须清晰、准确。Args部分定义了 LLM 需要提供的参数。将工具注册到 Hermes通常需要在 Hermes 的配置文件或启动脚本中声明这个工具。具体方式取决于 Hermes 的版本可能是在config.yaml中添加工具路径或是在主应用初始化时导入。请参考 Hermes 的文档。验证工具集成重启 Hermes 服务然后在 Web 界面的“工具”管理页面应该能看到新注册的run_octopus_task和get_octopus_task_status工具。你可以尝试在对话中让 AI 使用这个工具例如输入“请执行八爪鱼任务任务ID是news_collect。” 观察 Hermes 是否能正确调用并返回结果。4. 核心挑战让 AI “理解”并规划采集任务环境搭好了工具也接上了但真正的挑战才刚刚开始。你会发现直接对 AI 说“帮我采集新能源汽车新闻”它大概率会失败或者给出令人啼笑皆非的操作。这是因为 LLM 并不天然理解“采集”这个动作在现实世界中的复杂含义。我们需要通过提示词工程和工具链设计来引导它。4.1 从模糊需求到精确指令的转化用户的原始需求往往是模糊的、目标导向的。AI 的第一步是将此转化为可执行的具体步骤。这需要我们在给 Hermes 的系统提示词中植入领域知识。原始用户输入“我想了解最近市场上流行的智能手表有哪些新功能。”AI 的思考与规划过程通过系统提示词引导需求澄清AI 可能会先反问或确认“您是想了解特定品牌如 Apple Watch 华为手表的新功能还是对所有品牌的新品进行一个综述时间范围是最近三个月还是半年”任务分解子任务一搜索信息来源。确定从哪些网站获取信息如科技媒体、品牌官网、电商平台用户评价。子任务二制定采集策略。对于科技媒体采集文章标题、发布日期、功能亮点摘要对于电商平台采集产品型号、上市时间、主打功能描述、用户关注点。子任务三执行数据采集。调用run_octopus_task工具传入对应的任务模板 ID。子任务四数据分析与总结。对采集到的原始文本进行去重、归类、摘要生成一份对比报告。参数具体化AI 需要为run_octopus_task工具生成准确的task_id。这意味着我们必须在八爪鱼中预先配置好针对“中关村在线智能手表评测”、“京东华为手表商品页”等不同场景的采集模板。AI 的任务是选择正确的模板而不是动态创建规则后者目前对 AI 来说过于复杂。系统提示词设计示例你是一个专业的数据采集与分析助手。你的核心能力是调用八爪鱼采集工具从互联网获取特定信息。 当用户提出一个信息搜集需求时请按以下步骤思考 1. 分析需求明确信息主题、关键属性如品牌、时间、地点和期望的信息类型新闻、数据、评价。 2. 根据信息类型从可用的采集模板中选择最合适的一个。可用的模板有 - template_tech_news: 用于采集科技新闻网站如新浪科技、腾讯科技的新闻列表和摘要。 - template_product_spec: 用于采集电商平台如京东、天猫商品页的规格参数和描述。 - template_social_mentions: 用于采集社交媒体上关于某个关键词的提及需谨慎使用遵守平台规则。 3. 如果需要多个模板组合请按顺序执行。 4. 调用采集工具后等待任务完成获取数据。 5. 最后对获取的数据进行归纳、总结以清晰的方式呈现给用户。 在询问用户或执行前请先确认你的理解。通过这样的系统提示我们极大地约束和引导了 AI 的行为使其输出更可控、更符合预期。4.2 工具链的编排与异步处理一个复杂的采集任务可能涉及多个步骤且每个步骤都可能耗时较长爬虫任务运行几分钟很常见。Hermes 需要有能力管理这种异步工作流。同步 vs 异步调用在run_octopus_task工具中我们直接返回了启动结果。但采集任务本身是异步的。更健壮的设计是run_octopus_task立即返回一个execution_id。AI 随后可以周期性地或由用户触发调用get_octopus_task_status来检查进度。当状态变为“完成”时再调用另一个工具fetch_octopus_result去获取最终的数据文件。让 AI 学会“等待”与“检查”这需要在提示词中明确教导 AI 这个模式。例如在系统提示中加入“当你启动一个采集任务后你会得到一个执行ID。在请求结果前请先使用check_task_status工具确认任务是否已完成。如果未完成请等待一段时间后重试或告知用户任务正在执行中。”错误处理与重试网络采集充满不确定性。工具函数内部应有重试机制AI 在接收到“网络超时”、“页面结构变化”等错误时也应具备基本的重试或反馈能力。例如提示词可以写“如果采集工具返回‘失败’状态请先尝试重新执行一次。如果再次失败请将错误信息反馈给用户并建议其检查目标网站是否可访问或采集规则是否需要更新。”4.3 采集模板的规范化管理这是决定项目成败的“基础设施”。AI 只能在你预设的“乐高积木”中选择和拼接。因此在八爪鱼中预先配置好一系列高复用性、高可靠性的采集模板至关重要。模板设计原则粒度适中一个模板不要试图抓取整个网站。应该按“信息类型”或“页面类型”划分。例如“电商商品详情页”、“新闻列表页”、“论坛帖子内容页”。参数化充分利用八爪鱼模板的“变量”功能。将启动URL、关键词、翻页数等作为变量传入。这样一个“新闻搜索”模板可以通过传入不同的关键词采集不同主题的新闻。健壮性使用相对XPath或CSS选择器并设置足够的等待时间和错误处理规则以应对网站微调。元信息丰富为每个模板起一个清晰易懂的ID和描述并在 Hermes 的系统提示词中详细说明其用途和输入参数。例如template_baidu_news_search用于采集百度新闻搜索结果。需要变量keyword搜索关键词page_count采集页数默认3。模板目录示例模板ID描述适用场景所需变量news_sohu_list采集搜狐新闻特定频道列表获取搜狐财经、科技等频道最新文章channel_urlproduct_jd_details采集京东商品规格参数竞品分析价格监控product_urlsocial_weibo_search采集微博关键词搜索结果仅限公开数据舆情监测热点追踪keyword,max_pages当 AI 接收到需求时它实际上是在这个“工具箱”里做匹配和选择。这要求我们作为实施者必须对业务需求有深刻理解并提前准备好相应的“工具”。5. 实战演练构建一个智能竞品监测助手让我们通过一个完整的例子将上述所有概念串联起来。假设我们要构建一个“智能竞品监测助手”其目标是每天自动监测指定竞品在主流科技媒体上的声量和评价。5.1 阶段一基础设施搭建在八爪鱼中创建采集模板模板Atech_news_search。配置一个规则用于搜索“36氪”、“虎嗅”、“钛媒体”等网站内包含特定关键词的文章。提取字段标题、链接、发布时间、摘要、来源网站。模板Bproduct_review_crawl。配置一个规则用于抓取“知乎”上关于某产品的讨论帖。提取字段问题标题、回答内容、点赞数、发布时间。将这两个模板发布并获取其唯一的task_id。在 Hermes 中完善工具确保run_octopus_task,get_status,fetch_result三个工具都已正确注册并能与八爪鱼 MCP 通信。编写专用系统提示词你是竞品监测专家小智。你的任务是帮助用户跟踪竞品在互联网上的动态。 你可以调用的采集能力包括 1. 科技新闻搜索模板ID: tech_news_search。需要提供变量keyword竞品名称如‘蔚来ET7’、days监测最近几天默认7。 2. 社区评价抓取模板ID: product_review_crawl。需要提供变量product_name产品名、platform平台如‘zhihu’。 工作流程 1. 用户提出监测需求例如“帮我看看理想L9这周有什么新消息。” 2. 你解析需求确定使用tech_news_search模板变量keyword‘理想L9’days7。 3. 调用工具执行采集。 4. 轮询任务状态直至完成。 5. 获取采集到的数据通常是CSV文件路径或JSON数据。 6. 分析数据总结新闻数量、正面/中性/负面倾向、主要讨论话题。 7. 将分析结果以简洁的报告形式输出。 如果用户需求涉及社区评价则额外调用product_review_crawl模板。5.2 阶段二交互测试与调优用户输入“小智帮我监测一下小米SU7上市这半个月在科技媒体上的反响。”AI 解析与执行AI 识别出需求监测对象“小米SU7”时间范围“半个月”信息源“科技媒体”。AI 决定调用tech_news_search模板并自动计算days15。AI 调用run_octopus_task(task_idtech_news_search, keyword小米 SU7, days15)。工具返回{“status”: “started”, “execution_id”: “exec_789”}。AI 等待10秒后调用get_status(execution_id‘exec_789’)可能显示“运行中”。AI 回复用户“采集任务已启动正在抓取数据请稍候...”AI 间歇性检查状态直到返回“已完成”。AI 调用fetch_result(execution_id‘exec_789’)获得一个包含20条新闻的列表。数据分析与报告生成AI 将20条新闻的标题和摘要发送给 LLM要求其进行情感分析和主题聚类。LLM 返回分析结果“过去15天共监测到20篇相关报道。其中正面报道12篇主要讨论定价策略和订单量中性报道6篇为参数对比潜在负面报道2篇涉及交付延迟传闻。核心话题集中在价格竞争力、智能驾驶体验、产能情况。”AI 将这份摘要连同最重要的3-5篇报道的链接整理成最终回复给用户。5.3 阶段三处理复杂情况与错误场景一采集失败。八爪鱼返回“页面结构解析失败”。AI 应能捕获此错误并回复“抱歉目标网站页面可能已更新导致采集失败。建议在八爪鱼中检查并更新‘科技新闻搜索’模板的采集规则。”场景二数据量过大。如果返回1000条新闻全部送入 LLM 分析可能超长或超贵。此时工具或 AI 应具备预处理能力例如先按时间或来源做初步筛选或者只提取摘要进行分析。场景三需求不明确。用户说“看看大家对这件事怎么看。” AI 应主动追问“您具体指的是哪款产品或哪个事件呢请提供更具体的关键词。”通过这个实战案例你可以清晰地看到AI 并非魔法它在一个精心设计的框架和提示词约束下像一个有条不紊的项目经理协调着各个专业工具八爪鱼完成工作。它的价值在于理解自然语言、做出合理决策、串联工作流而具体的、专业的抓取动作则交给了更擅长的工具去执行。6. 进阶思考局限性与未来扩展将 Hermes 与八爪鱼 MCP 结合我们已经构建了一个强大的自动化信息获取原型。但它并非万能认清其局限性才能更好地使用和扩展它。6.1 当前架构的局限性AI 的动态规划能力有限目前的模式严重依赖预定义的采集模板。AI 无法针对一个全新的、未曾预配置过的网站动态生成一套可用的采集规则XPath/CSS 选择器。这限制了其处理“长尾”需求的能力。对非结构化需求的处理仍显笨拙如果用户的需求极其模糊如“搜集一下关于元宇宙的有趣观点”AI 在选择关键词和模板时会面临巨大挑战效果可能不佳。实时性与性能从发出指令到获取结果需要经过 LLM 思考、网络通信、爬虫执行、数据返回、LLM 再分析多个环节延迟较高不适合需要秒级响应的场景。合规与伦理风险AI 并不懂得 robots.txt 协议或网站的使用条款。我们需要在系统层面通过模板设计、频率控制和提示词层面明确告知 AI 遵守规则来规避风险防止滥用。6.2 可能的扩展方向集成更强大的“感知”工具除了八爪鱼可以为 Hermes 接入其他 MCP 或 API形成更立体的工具链。浏览器自动化接入 Playwright 或 Selenium 的 MCP 服务器让 AI 能执行更复杂的交互操作点击、下拉、登录。文档处理接入处理 PDF、Word、Excel 的 MCP 服务器实现对下载文档的信息提取。数据分析接入 Pandas 或 SQL 查询工具让 AI 能对采集到的原始数据进行更深入的清洗、转换和分析。引入“学习”机制记录 AI 成功和失败的交互案例用于微调提示词或训练一个专门的“任务分类与参数生成”小模型提升其将自然语言转化为工具调用的准确率。实现闭环自动化将整个流程定时化、流程化。例如每天凌晨自动运行竞品监测任务将分析报告通过邮件或飞书机器人发送给相关人员。这需要结合 Hermes 的调度功能或外部 Cron 作业。增强 AI 的“网页理解”能力探索让 AI 直接阅读网页 HTML 或简化后的 DOM 树可通过无头浏览器获取结合视觉语言模型使其能初步判断页面结构甚至为简单页面生成基础的采集规则建议作为人工配置模板的辅助。6.3 给实践者的最后建议从小处着手快速迭代不要一开始就追求全自动、全能的系统。先针对一个非常具体、高频的需求如“每日抓取某个特定公众号的文章”构建最小可行产品验证流程跑通再逐步增加模板和功能。提示词是核心资产将你的系统提示词视为需要不断打磨和优化的代码。每次不理想的交互都是优化提示词的绝佳机会。人是最终的责任主体AI 是辅助是杠杆但不是替罪羊。所有采集行为必须由人来确保其合法合规、符合道德。对 AI 输出的结果尤其是涉及数据分析和结论判断的部分要保持审慎的核查态度。关注成本LLM 的 API 调用和长时间的爬虫任务都可能产生费用。在设计流程时要考虑成本效益例如对采集结果先进行本地去重和筛选再送入 LLM 分析以减少不必要的 Token 消耗。这次将 Hermes 与八爪鱼 MCP 对接的实践让我深刻体会到当前阶段的 AI 应用其威力不在于替代某个专业工具而在于充当一个无比灵活、理解力强的“胶水”和“调度器”。它把那些原本需要人工在多个软件、界面、命令行之间切换的操作串联成了一个流畅的自然语言对话。虽然让 AI 真正“盯”住复杂多变的网络世界还不简单但我们已经有了一个非常扎实的起点。剩下的就是沿着这个方向持续地填充“工具库”优化“工作流”让这个数字助手变得越来越聪明、越来越能干。 
![[光学原理与应用-521]：对光的错误理解与纠偏](http://pic.xiahunao.cn/yaotu/[光学原理与应用-521]：对光的错误理解与纠偏)
