做过数据采集的兄弟都懂，写爬虫最痛苦的不是反爬对抗，而是无穷无尽的规则维护。目标站点改个class名、换个div嵌套，昨晚还跑得好好的脚本今早就全线报错。传统爬虫本质是“硬编码匹配”，而2026年真正能解放生产力的，是用AI Agent把“规则解析”变成“语义理解”。最近我在内部数据平台落地了一套Prompt驱动的零规则采集方案，彻底告别了XPath和CSS选择器。今天这篇不讲概念，只聊工程落地中踩过的坑和验证有效的实操路径。一、 前期准备：重新定义“采集”这件事在动手之前，必须先扭转一个认知：AI Agent不是用来替代HTTP请求的，而是用来替代“人眼定位+手写规则”这个环节的。1. 什么是零规则采集？简单说，就是你不再告诉程序“找class为product-price的span”，而是告诉Agent“提取当前页面所有商品的售价”。Agent通过多模态模型理解页面结构，自主完成元素定位与数据抽取。2. 技术选型的核心考量纯大模型API调用成本高、延迟大，不适合高频采集。我的方案是：轻量级视觉模型（YOLO）做区域裁剪 + 小参数VLM做语义提取，兼顾成本与准确率。3. 环境依赖清单Python