Библиотека для веб-скрейпинга на Python: извлекает структурированные данные с сайтов и из локальных документов с помощью LLM и графовых пайплайнов по текстовому запросу.
- Звёзды
- 85,817
- Форки
- 8,924
- Открытые issues
- 265
- Последний коммит
- 12 часов назад
Что это?
Crawl4AI — открытый веб-краулер и скрейпер для LLM, RAG-пайплайнов и AI-агентов. Он загружает страницы в настоящем браузере и преобразует их в чистый Markdown, удаляя меню, футеры и прочий шаблонный контент, а также добавляет списки ссылок в формате цитат.
Помимо Markdown, Crawl4AI извлекает структурированный JSON по CSS- или XPath-схемам без LLM либо с помощью любого провайдера LLM, поддерживаемого LiteLLM. Также доступны глубокий обход сайта (BFS, DFS, best-first), поиск URL в sitemap, создание скриншотов и PDF, а для динамических сайтов — прокси, сессии и режим stealth.
Библиотеку можно запускать локально через pip или Docker; в комплект входят CLI (crwl) и REST API. Хостинговая версия Crawl4AI Cloud предоставляет те же эндпоинты, а также API веб-поиска и SERP — без необходимости запускать браузеры самостоятельно.
Ключевые возможности
- 01Преобразует страницы в чистый Markdown с фильтрацией fit-Markdown и нумерованными ссылками-цитатами.
- 02Извлекает структурированный JSON по CSS/XPath-схемам или с помощью любого провайдера LLM.
- 03Выполняет глубокий обход сайта по стратегиям BFS, DFS и best-first; обход можно возобновить.
- 04Управляет Chromium, Firefox и WebKit с поддержкой прокси, сессий, cookies и режима stealth.
- 05Создаёт скриншоты и PDF, обрабатывает бесконечную прокрутку и страницы с большим количеством JavaScript.
- 06Доступен как библиотека Python, CLI crwl и Docker REST API с поддержкой MCP.
Сценарии использования
- Передача веб-контента в индекс RAG или промпт LLM в формате Markdown.
- Извлечение данных о товарах, ценах или объявлениях в JSON без написания отдельных парсеров для каждого сайта.
- Массовый обход сайтов с документацией или целых доменов для создания датасетов.
- Предоставление AI-агенту доступа к вебу через интерфейс MCP.
Быстрый старт
- 1
Установите пакет из PyPI
pip install -U crawl4ai - 2
Установите браузер
crawl4ai-setup - 3
Запустите пример на Python, который выводит страницу в формате Markdown
Что важно знать
- Для работы всех функций нужна среда Python с установленным браузером, что усложняет настройку.
- Для извлечения данных с помощью LLM потребуется собственный ключ провайдера LLM или тариф с хостингом.
Темы
Частые вопросы
- Что такое crawl4ai?
- Открытый Python-веб-краулер, который преобразует сайты в чистый Markdown для LLM, извлекает структурированные данные с помощью CSS/LLM и при необходимости предоставляет API. Crawl4AI — открытый веб-краулер и скрейпер для LLM, RAG-пайплайнов и AI-агентов. Он загружает страницы в настоящем браузере и преобразует их в чистый Markdown, удаляя меню, футеры и прочий шаблонный контент, а также добавляет списки ссылок в формате цитат.
- crawl4ai можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- crawl4ai распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- crawl4ai всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в crawl4ai — 19 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать crawl4ai?
- Передача веб-контента в индекс RAG или промпт LLM в формате Markdown. Извлечение данных о товарах, ценах или объявлениях в JSON без написания отдельных парсеров для каждого сайта. Массовый обход сайтов с документацией или целых доменов для создания датасетов. Предоставление AI-агенту доступа к вебу через интерфейс MCP.
- Как установить crawl4ai?
- Установите пакет из PyPI: pip install -U crawl4ai Установите браузер: crawl4ai-setup Запустите пример на Python, который выводит страницу в формате Markdown
- Где скачать crawl4ai?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/unclecode/crawl4ai
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Библиотека Python с открытым исходным кодом для создания AI-агентов, управляющих настоящим браузером; доступны stealth-браузеры Browser Use Cloud и hosted agent API.
Автономный open-source агент для исследований: формулирует вопросы, собирает веб- и локальные источники и пишет отчёты со ссылками, используя любую LLM-платформу.
Фреймворк инкрементальных конвейеров данных на Python с ядром на Rust, который синхронизирует векторные индексы и графы знаний с меняющимися источниками для AI-агентов и RAG-приложений.
CLI и веб-воркбенч, который превращает исходные документы в связанную Markdown-вики, поддерживаемую LLM, и использует древовидный поиск PageIndex для больших файлов.
Веб-скрейпер на базе LLM и Streamlit, извлекающий данные со страниц с помощью моделей OpenAI, Gemini, Ollama или LiteLLM.