你是否经历过这样的场景：为了做一份竞品分析，需要从 10 个网站复制公司信息，手动粘贴到 Excel，结果格式乱七八糟，数据还要反复校对……光是整理数据就花了半天时间。

周末刚好刷到了 Firecrawl 新推出了一个 Data Agent  的功能，目标就是解决这个痛点：你只需要一句话描述需求，它就能自动帮你完成数据收集。

（注：Firecrawl 是一个专注于数据爬虫的 API 服务商，很多开发者在用）

比如官方演示视频里，只用一句话就获取了 YC 2024 所有创始人的数据，听起来还挺牛的，对吧？

不过我向来都不信这类演示视频的，通常还得自己实测看看。

今天有点时间，于是玩了下，没想到还挺超出预期的 —— 我意识到，这可能是下一个颠覆 Excel 的“基建级别”创新。

下面是我实测的过程。

实测 1：读取 OpenAI Token 消耗大户名单，并做个可交互网页

之前 OpenAI 开发者大会，公开了前 30 消耗的公司名单，是一张图片。

我们试试看让 Firecrawl 直接读看看。

我先输入了一个需求，它直接帮我转成了一个专业的 Prompt，确认完数据格式后，就开始吭哧吭哧地爬数据了，中间可以看到这个 JSON 的内容在不断被丰富。

可以看到，它后台其实跑了一个 Agent，类似 Manus 等工具，开始爬取各种网页，执行代码，并验证数据格式。大概 5 分钟后，执行完成，我们就获得了一个完整的 JSON。

下一步就是见证奇迹的时刻，我们把 JSON 复制下，贴到 AI Studio，直接要求它基于数据做个好看的可视化页面，方便呈现各个公司的信息。

很快就出来了，数字、Logo、分类啥的，都很全面。

做过类似工作的都知道，光是上面那些 Logo，找起来就得花半天。

实测 2：获取今年各家模型在编程上的评分，并做个可视化对比

数据拿到了，同样的方式，我们再做个网页看看。这次我们要求做成一个类似抖音上常见的那种呈现各个国家或地区 GDP 变化的动态柱状图。

放到 AI Studio 跑起来

效果出来了，还自己做了各种倍速播放选择，很贴心。

可以看出，到了 12 月，美国的几家公司都在冲年终绩效啊，全都拿出了看家本领，目前也是闭源模型全面领先。接下来就期待国内的 DeepSeek、Qwen 加油赶上了。

结语

Firecrawl 的定位，并不直接面向用户，而是想做开发者的“AI 基建水电煤”。我之前写过一些爬虫类小应用，也都用的它，非常方便。如果你在做和数据收集相关的 Agent，一定不要错过这个能力。