AutomatiQ：你正常浏览网站，AI 自动帮你写好爬虫脚本

写爬虫或者网页自动化脚本，最耗时的环节通常不是写代码本身，而是搞清楚目标网站的请求流程——页面加载了什么接口、参数怎么构造、Cookie 如何携带、哪个请求返回了你要的数据。

AutomatiQ 试图用一种全新的方式解决这个问题：你正常浏览网站，它看着你操作，然后自动帮你写脚本。

项目地址：github.com/StoneSteel27/AutomatiQ

MIT 协议

Python 3.11+

一句话概括

AutomatiQ watches you browse, then an AI agent reverse-engineers your session into a standalone Python automation/extraction script.

——你浏览，AI 反向工程，产出可直接运行的 Python 脚本。

三步工作流

整个过程分三个阶段：

你浏览网站 → AI 分析操作 → 自动产出脚本
  ① Record     ② Compile      ③ Agent

① Recording — 录制浏览过程

AutomatiQ 启动一个 Chrome 浏览器（通过 CDP 协议），你在其中正常操作网站——点击、输入、翻页。它会记录：

• 所有网络请求和响应体
• Cookie 变化
• 用户的交互操作（点击、输入、导航）
• 时间戳

操作完成后按 Ctrl+C 结束录制。

② Compilation — 视觉+请求分析

录制的内容被切分成逐操作的视频片段。AI 视觉模型（默认 Gemini Flash）观看每个片段，分析：

• 你点击了什么元素
• 页面上发生了什么变化
• 操作是否成功

同时，网络请求被解码、去重、结构化，形成一个完整的”工作区 Dump”——包含了所有你需要知道但通常需要手动分析的信息。

③ Agent — 自动写脚本

一个 LLM 驱动的”调查员”Agent 读取工作区 Dump，在隔离的 Python/IPython 沙箱中迭代实验，最终生成一个可独立运行的 Python 脚本。

这个 Agent 不是一次性生成就完事——它会在沙箱中测试假设、验证结果、发现错误并修复，直到脚本能正确运行。

安装与使用

安装

pip install automatiq

配置 API Key

默认使用 Google Gemini 3 Flash，也支持任意 LiteLLM 兼容的提供商：

export GEMINI_API_KEY=your_key_here

# 或使用 OpenAI
export OPENAI_API_KEY=your_key_here

一行命令启动

automatiq run https://example.com

浏览器自动打开，你正常浏览网站，完成后按 Ctrl+C，Agent 开始工作。

分步模式

如果需要录制多个会话或稍后再跑 Agent，可以分步执行：

automatiq record https://example.com   # 先录制
automatiq agent                        # 再跑 Agent 生成脚本
automatiq agent --target path/to/sess  # 对指定会话运行

支持本地模型

AutomatiQ 底层使用 LiteLLM，可以切换为本地模型（Ollama、LM Studio、vLLM）：

automatiq run https://example.com \
  --model openai/llama3.3 \
  --recorder-model openai/llava \
  --base-url http://localhost:11434/v1

这意味着所有分析都在本地完成，不需要将浏览数据发送到第三方 API。

配置参数

通过 ~/.automatiq/config.toml 可以持久化配置：

[models]
agent    = "gemini/gemini-3-flash-preview"
recorder = "gemini/gemini-3.1-flash-lite-preview"

[agent]
max_steps       = 60
sandbox_timeout = 60

[recording]
fps                   = 3
segment_pad           = 2
merge_gap_threshold   = 1.5
max_frames_per_prompt = 8

优先级：CLI 参数 > 配置文件 > 默认值。

技术方案拆解

AutomatiQ 的技术栈值得拆开看一下：

它的核心思路不是”猜”接口——而是利用 Chrome 开发者工具级别的网络记录，加上视觉 AI 对用户操作意图的理解，两者结合来推导出完整的自动化流程。

作者说明

AutomatiQ 目前处于 Alpha 阶段。作者在 HN 上提到：

• 理论上 60%-90% 的网站可以用纯 requests 方式自动化
• 已在 BookMyShow、MakeMyTrip 等网站上验证
• 在 Reddit r/webscraping 上为两个爬虫需求一次性生成了可用方案
• 不是完全自主的 Agent——你可以随时暂停、对话、引导 Agent 的反向工程过程

和传统方案的区别

AutomatiQ 的差异化在于：不需要你成为网站专家。你只需要做你最擅长的事——浏览网页——剩下的交给 AI 去反向工程。

小结

AutomatiQ 解决的是自动化/爬虫开发中最”脏”的那部分工作：理解目标网站的请求流程。通过”录制 → 分析 → 生成”的三步流程，把专业开发者的逆向工作变成了自然浏览 + AI 分析。

对于经常和网页数据打交道但不想每次都被反爬、参数构造折磨的开发者来说，这算是一个值得关注的工具。

参考资料

1. GitHub: StoneSteel27/AutomatiQ
2. HN: Show HN: AutomatiQ
3. YouTube Demo: BookMyShow 爬取演示
4. LiteLLM 提供商文档
5. PyPI: automatiq