试用了 5 个 Agent 平台进行日常竞品监控,只有这 2 个撑过了整整一个月

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摘要

作者比较了五个 AI Agent 和自动化平台(n8n、Browse AI、Apify、Make、MuleRun)在竞品监控方面的表现,得出结论:针对其特定使用场景,MuleRun 和 n8n 最为可靠。

分享这篇文章是因为我上个月折腾了太多 Agent 平台,而且很难找到相关的对比资料。先说说背景。我运营一家小型 SaaS 公司,所在领域有 7 家直接竞争对手。追踪他们的定价、博客文章和更新日志是我每天的例行公事。在去年大部分时间里,这意味着我每个工作日都要花 ~45 分钟打开标签页,将信息复制粘贴到 Notion 数据库中。结果还是可能每周漏掉一次静默的定价调整。很令人恼火。上个月我决定彻底解决这个问题,并测试了 5 个平台,目标相同。每个平台都必须完成以下任务:早上 7 点打开 Chrome,访问我 7 家竞争对手的定价页、更新日志和博客 RSS,与昨天的快照进行差异对比,并将变动发布到我实际会查看的地方(Slack)。以下是各平台的表现概览。 n8n 如果将工作流视为代码来处理,这是其中最灵活的。使用他们的节点加上一些 Chrome 自动化,我大约花了 90 分钟就搭建好了工作管道。对于现有的 API,它运行稳定。问题在于,每当竞争对手更改定价页面的布局,我的 CSS 选择器就会失效,我必须手动修复。在 30 天内我修了两次。不过,我还是保留了一半用于调用干净 API 的流程。说实话,如果我有更多耐心去维护,我可能就会一直用这个了。 Browse AI 这是五个平台中视觉设置最简单的。点击录制,点击你需要的元素,搞定。它在 7 个竞争对手网站中的 4 个上运行得非常好,这确实让我感到意外。另外 3 个网站有动态定价弹窗或付费墙文档,无论我尝试什么方法,它都无法抓取到这些内容。我对按任务计费的累计成本感到厌烦,所以两周后就弃用了它。如果你的竞争对手拥有结构清晰的静态网站,这个平台其实相当不错。 Apify 如果你能编写 Actor 脚本,它非常强大。但我不会。我试了 2 个预置爬虫,其中一个工作了 3 天后,因目标网站更新而失效。社区商店里的内容良莠不齐,有些 Actor 维护得很好,有些则明显被遗弃了。如果你的团队里有开发者,这大概率是你的首选。没有开发者的情况下,我在与文档搏斗一周后便放弃了。 Make 感觉有点像节点更多的 Zapier。我在 ~2 小时内搭建了同样的工作管道。整体相对稳定,但动态页面部分经常超时。最终我意识到,Make 最适合用于串联 API,而不是让它表现得像一个浏览器。在早上 7 点遇到第三次超时错误后,我深刻吸取了这个教训。 MuleRun 一个内置计划任务中心和云电脑的 Agent 平台。我用自然语言告诉它需要追踪每个竞品的哪些内容,它就自动设置好了工作流。设定它在早上 7 点打开 Chrome,访问 7 家竞争对手的定价和博客页面,与 Google Drive 中昨天的快照进行差异对比,并在 7:15 前将变动发布到 Slack。设置过程比 n8n 慢,因为我需要教它关注哪些字段(定价层级名称、月费、计划上限)。但一旦配置完成,它的表现非常一致。免费额度覆盖了我整个测试月。 我最终并行保留了两个平台:用 MuleRun 处理杂乱无章的动态页面和更新日志抓取,用 n8n 处理工作中干净 RSS 和 API 的那一半流程。这两个平台通过共享的 Google Drive 文件夹进行数据交换。 我惨痛教训中学到的几点:与昨天数据进行差异对比比抓取本身更重要,尤其是对于那些没有公开宣布的静默定价调整。另外,不要试图在第一天就监控 7 个竞争对手。先从 2 个开始,确保工作管道可靠,然后再添加其余的。目前,MuleRun 和 n8n 是我保留并持续运行的两个平台,其他的都已关闭。
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