> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://matveev.tech/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# Firecrawl /agent — AI собирает данные с любых сайтов по описанию
- URL: https://matveev.tech/firecrawl-agent-sbor-dannyh/
- Published: 2026-02-02T17:20:17.000Z
- Updated: 2026-02-25T12:16:56.000Z
- Description: Firecrawl выпустили /agent — API, который находит и собирает данные с любых сайтов по текстовому промпту. Без URL, без парсеров, просто описываешь что нужно.
- Author: Pavel Matveev
- Tags: AI, Dev Tools

> **TL;DR:** Firecrawl запустили /agent — API, который собирает данные с сайтов по текстовому описанию. Не нужно указывать URL или писать парсеры — просто говоришь «найди все компании YC W24 с фаундерами» и получаешь структурированный JSON. 5 бесплатных запросов в день.

Если ты когда-нибудь писал парсеры или скрейперы, знаешь эту боль: каждый сайт уникален, структура меняется, капчи, блокировки… Firecrawl решили убрать эту головную боль полностью.

## Что такое /agent

Это API-эндпоинт, который принимает текстовое описание нужных данных и сам разбирается, где их искать. Буквально: ты пишешь промпт вроде «найди все листинги Nike Air Jordan с ценами» — агент сам ищет в вебе, переходит по страницам, собирает данные и возвращает чистый JSON.

По сути это эволюция их /extract — раньше нужно было указывать конкретный URL, теперь даже это опционально.

## Как это работает

Агент умеет: - Искать по вебу нужную информацию - Переходить по страницам и собирать данные - Возвращать как единичные значения, так и целые датасеты - Работать с «труднодоступными» местами (динамический контент, SPA)

Интеграция простая — есть Python SDK, API и даже MCP-сервер для Claude:

```python
from firecrawl import FirecrawlApp
from pydantic import BaseModel

app = FirecrawlApp(api_key="fc-YOUR-API-KEY")

class Company(BaseModel):
    name: str
    founders: list[str]
    website: str

result = app.agent(
    prompt="Get all YC W24 companies",
    schema=Company
)
```

## Примеры использования

Ребята показывают несколько кейсов: - **Лидогенерация** — собрать список компаний с контактами фаундеров - **E-commerce** — спарсить товары с ценами с маркетплейсов - **Маркет-дата** — получить капитализацию топ-50 компаний - **Датасеты** — собрать все AI-пейперы с arXiv - **Недвижимость** — найти квартиры по параметрам

## Цены

Пока это research preview с динамическим ценообразованием: - 5 бесплатных запросов в день - Простые запросы тратят меньше кредитов - Сложные — больше - Можно ставить лимит через параметр `maxCredits`

## Что думаю

Штука реально крутая для прототипирования и небольших задач. Вместо того чтобы писать парсер под каждый сайт, просто описываешь что нужно. Для продакшена с большими объёмами пока вопрос — нужно смотреть на реальную стоимость и надёжность.

Но для быстрого сбора данных, ресёрча или построения MVP — самое то.

## Что ещё почитать

- [Vellum — AI-агенты на простом английском](https://matveev.tech/vellum-ai-agenty-bez-koda/) — ещё один no-code инструмент для создания AI-агентов
- [Scouts by Yutori — AI-агенты мониторят веб за тебя](https://matveev.tech/scouts-by-yutori-ai-aghienty-monitoriat-vieb-za-tiebia/) — похожая идея, но для мониторинга изменений на сайтах

📚 Источники - \[Firecrawl /agent\](https://firecrawl.dev/agent) - \[Product Hunt: /agent by Firecrawl\](https://www.producthunt.com/posts/agent-by-firecrawl)