上个月刚给一个客户做了美妆品类的竞品监控系统，上线不到一周，平台前端直接大改版，类名、标签结构全换，我之前写的 300 多行 XPath、CSS 选择器全废了。客户那边等着周度报表，我硬生生熬了两个通宵把所有规则重写了一遍，当时就一个念头：有没有什么办法，能彻底摆脱这种'网站一改版，代码全重写'的死循环？
做爬虫快 6 年了，从最开始手写正则，到 BeautifulSoup、PyQuery，再到 Scrapy 分布式集群、Playwright 动态渲染、JS 逆向破解加密，技术栈换了一茬又一茬，唯独这个核心痛点从来没被真正解决过——传统爬虫的核心逻辑，是'硬编码规则适配固定页面结构'，只要页面变了，规则就必须跟着改，没有任何变通的余地。
直到今年开年，我把 AI Agent 和爬虫技术做了深度结合，搭了一套完全由 Prompt 驱动的爬虫系统，才真正实现了'零规则采集'：不用写一行选择器，不用管页面结构怎么改，甚至不用提前知道网站的反爬策略，只用一句自然语言告诉它'我要什么数据'，它就能自主完成从页面请求、反爬绕过、数据提取、分页遍历到结果存储的全流程。
这篇文章，我会把这套系统的完整架构、实战代码、踩坑实录全部分享出来，不是网上那种'调用个大模型 API 解析 HTML'的玩具代码，是真正能落地到生产环境、解决实际业务问题的方案。
一、先搞懂：我们到底要解决传统爬虫的什么痛点？
在讲架构之前，先把我们要解决的核心问题说透，这也是这套系统的设计初衷。做爬虫的同行应该都懂，传统开发模式里，80% 的时间都耗在了这 4 件事上：
- 规则维护成本极高：网站前端改版、类名混淆、结构调整，都会导致已有的选择器直接
