浏览器控制与数据提取是相邻但不同的能力，本文拆开比较。
数据提取与爬虫
| 框架名称 | 核心亮点 | 反检测 | 易用性 | 输出 | 典型场景 | 主要短板 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Browser Use | Stealth + 自愈 + LLM 提取 | 极高 | 高 | JSON / Markdown | 电商/社交、强反爬 | 部分靠云 |
| Crawl4AI | 专为 LLM 设计的爬取 / 清洗 | 中高 | 高 | Markdown / 结构化 | RAG 语料、内容进模型 | 反检测不如专用 Stealth 栈 |
| Firecrawl | API 向，网页 → 干净 Markdown/JSON | 中高（托管） | 极高 | Markdown / JSON | 快速接 Agent 知识库 | 自托管 / 定制不如自建爬虫 |
| Crawlee | 编排 + Playwright/Puppeteer + 去重限流 | 中高 | 高 | 结构化数据集 | 大规模批量爬 | AI 提取需自接 LLM |
| Scrapling | 现代 Python 爬取，偏抗变 | 中高 | 高 | 结构化 | 站点结构常变 | 生态小于 Scrapy/Crawlee |
| Scrapy | 经典异步爬虫框架 | 中（需中间件） | 中高 | Item / Pipeline | 大规模传统爬虫 | 不是 AI-native |
怎么选
浏览器控制、登录态复用和多浏览器脚本见Agent 浏览器自动化框架对比，本文只保留爬虫与数据提取场景。
- 需要 Agent 自主提取和强反检测 → Browser Use。
- RAG 语料 → Crawl4AI / Firecrawl。
- 大规模批量 → Crawlee（或传统 Scrapy）。