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摘要/前言

你是否经历过这样的至暗时刻？

凌晨三点，

公司的负面舆情已经在社交媒体上发酵成了热搜。

而你引以为傲的传统爬虫脚本，

因为对方网站的一次前端更新，

全线崩溃。

你的分析系统还在机械地抓取着无关的噪音数据，

像个无头苍蝇。

老板的电话打来时，

你甚至连一份像样的、基于实时数据的分析报告都拿不出来。

在 GPT-5.2-pro 和 Sora2 已经重塑生产力的今天，

如果我们还在用上个时代的工具——

那些脆弱的脚本、僵化的规则——

去对抗海量且瞬息万变的互联网信息，

那无异于骑着马去追赶光速飞船。

今天，

我要带你通过向量引擎（Vector Engine），

构建一套真正的“下一代”AI舆情实时分析系统。

这不仅仅是一个教程，

更是一次对 Agentic AI 基础设施的深度探索。

我们将利用向量引擎提供的 Browser Sandbox（浏览器沙箱）技术，

结合 LLM 的大脑，

实现从“数据采集”到“深度分析”再到“可视化报告”的全自动闭环。

准备好了吗？

让我们开始这场技术盛宴。

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第一章： 为什么传统的舆情系统已经“死”了？

1.1 传统爬虫的“猫鼠游戏”困局

做过数据采集的兄弟都知道，

现在的互联网环境对爬虫有多么不友好。

以前写个 Python 脚本，

用 Requests 库发个请求，

数据就哗哗地来了。

现在呢？

各种复杂的 JavaScript 动态渲染，

各种变态的滑动验证码，

还有无处不在的风控指纹识别。

为了绕过这些，

你需要维护庞大的代理 IP 池，

你需要不停地逆向混淆的 JS 代码，

你需要模拟各种浏览器指纹。

这简直就是一场无休止的猫鼠游戏，

耗费了我们 80% 的精力，

却只解决了 20% 的问题。

1.2 LLM 的“幻觉”与数据的“断层”

后来，大模型出现了。

我们以为救星来了。

但是，

单纯的 LLM 无法直接访问实时互联网。

即使是联网模式，

也往往受限于上下文长度和搜索深度。

更可怕的是，

如果数据源本身就是脏数据，

LLM 再聪明，

输出的也只能是“一本正经的胡说八道”。

这就是数据的“断层”。

我们需要一个桥梁。

一个能像真人一样操作浏览器，

又能像专家一样思考的桥梁。

1.3 向量引擎：破局者

这就是为什么我们需要向量引擎。

它不仅仅是一个存储向量的数据库，

它是以高代码为核心的一站式 Agentic AI 基础设施平台。

它解决了三个核心痛点：

第一，环境隔离。

它提供了安全的 Browser Sandbox，

让每一个采集任务都在独立的沙箱中运行，

互不干扰，彻底解决环境污染问题。

第二，真实模拟。

它基于真实的 Chrome 浏览器内核，

支持完整的 JS 执行和复杂的页面交互，

极大地降低了被反爬机制识别拦截的概率。

第三，Serverless 弹性。

你不需要维护昂贵的服务器集群，

有任务就起，没任务就停，

成本直接降低 60%。

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第二章： 系统架构设计的艺术

2.1 核心理念：分层与控制

在设计这个系统时，

我们遵循了一个核心原则：

“让 AI 做决策，让程序做执行，让沙箱做隔离。”

我们不能把所有事情都扔给 LLM 去“猜”。

我们需要一个严格的流程控制。

整个架构分为三层：

1. 交互层（User Interface）：

用户输入关键词，

接收实时的流式反馈，

查看最终的可视化报告。

2. 智能体层（Agent Layer）：

基于 PydanticAI 构建的智能体。

它拥有四个核心工具：

collect_data（数据采集）

analyze_data（深度分析）

write_report（报告撰写）

render_html（页面渲染）

这一层是系统的大脑，

负责调度和逻辑判断。

3. 基础设施层（Infrastructure Layer）：

这是向量引擎的主场。

包含 Browser Sandbox（浏览器沙箱），

负责执行具体的页面访问、点击、滚动操作。

包含 VNC 服务，

负责将浏览器的画面实时传输给用户。

2.2 流程的“严丝合缝”

不同于完全依赖 LLM 自主决策的 Agent，

我们在舆情分析场景下，

设计了严格的执行顺序：

第一步：关键词触发。

用户输入“某品牌最新产品质量问题”。

第二步：多平台数据收集。

Agent 调用向量引擎的浏览器沙箱，

同时在微博、知乎、B站等平台进行检索。

第三步：Browser Sandbox 实时推送。

沙箱内的操作画面，

通过 VNC 实时推送到前端，

用户可以看到 AI 是怎么“逛”网站的。

第四步：深度分析与状态更新。

采集到的数据被送回 LLM（如 GPT-5.2），

进行情感打分和关键信息提取。

第五步：报告撰写与渲染。

生成 Markdown 格式的深度报告，

并自动渲染成包含 ECharts 图表的 HTML 页面。

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第三章： 深入后端核心——Agent 工具链的魔法

3.1 PydanticAI：给 AI 立规矩

我们使用了 PydanticAI 来构建智能体。

为什么要用它？

因为在工程化落地中，

结构化的输出比天马行空的对话更重要。

我们需要 AI 输出确定的 JSON 格式，

而不是一段散文。

通过定义 Tool（工具），

我们将复杂的业务逻辑封装成函数，

让 LLM 只需要决定“调用哪个函数”和“传什么参数”。

3.2 智能数据质量控制（Data Quality Control）

垃圾进，垃圾出。

这是数据分析的铁律。

在 collect_data 阶段，

我们引入了智能过滤机制。

多维度评估：

系统会计算采集内容与关键词的匹配度。

如果一个网页虽然包含关键词，

但上下文完全不相关（比如广告），

会被直接丢弃。

时效性加分：

舆情分析讲究一个“快”。

系统会识别发布时间，

对 24 小时内的数据给予更高的权重，

对一年前的“旧闻”自动降权。

3.3 真正的流式输出（Real-time Streaming）

用户最怕的是什么？

是等待。

尤其是在处理复杂任务时，

如果屏幕静止不动一分钟，

用户就会以为系统挂了。

我们实现了全链路的流式输出。

不仅仅是 LLM 生成文字是流式的，

连后台的任务状态更新也是流式的。

每完成一个步骤（比如“已抓取知乎Top5回答”），

前端都会立刻收到通知。

甚至在报告撰写阶段，

每生成 100 个字符，

或者每隔 0.3 秒，

就会推送一次更新。

这种极致的交互体验，

让用户感觉系统是“活”的。

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官方资源插播

在继续深入之前，

如果你想亲手尝试构建这样的系统，

或者获取本文提到的向量引擎平台资源，

请务必关注以下信息。

官方地址及注册通道： https://api.vectorengine.ai/register?aff=QfS4

详细的使用教程文档： https://www.yuque.com/nailao-zvxvm/pwqwxv?#

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第四章： 深度内容抓取技术——攻破平台壁垒

4.1 平台适配策略：定制化的智慧

每个社交平台都有自己的“脾气”。

通用的爬虫策略在这里行不通。

我们需要针对不同平台定制抓取逻辑。

微博（Weibo）：

微博的核心在于“传播”。

我们不仅要抓取正文，

还要利用 CSS 选择器 .WB_feed_expand，

精准定位并抓取评论和转发链条。

知乎（Zhihu）：

知乎的价值在于“观点”。

我们重点关注 .AnswerItem，

提取高赞回答，

并过滤掉没有实质内容的“抖机灵”回答。

B站（Bilibili）：

B站是视频的海洋，但舆情在弹幕和评论里。

我们通过 .reply-item 抓取视频下方的热评，

甚至结合 Veo3 等多模态模型，

未来可以直接分析视频内容的帧画面。

4.2 LLM 驱动的智能探索（Smart Exploration）

这是最精彩的部分。

传统的爬虫是“死”的，

它只会按照预定的规则翻页。

而我们的系统，

是由 LLM 驱动的。

当 Agent 打开一个页面时，

它会“看”一眼当前的内容。

然后，LLM 会进行决策：

“这个页面的评论区似乎吵得很凶，我需要展开看看。”

或者：

“这个页面虽然提到了关键词，但主要是广告，跳过。”

基于关键词、页面 URL 和已获取的内容，

LLM 会权衡时间成本，

决定是否进行深入抓取（如点击“查看更多评论”）。

为了防止陷入无限抓取的黑洞，

我们限制每个页面最多探索 1-2 个操作。

这就是“智能”与“克制”的平衡。

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第五章： Browser Sandbox——向量引擎的“核动力”

5.1 什么是 Browser Sandbox？

你可以把它理解为一个“云端的、一次性的、完全隔离的电脑”。

在向量引擎平台上，

每当你发起一个舆情分析任务，

系统就会在毫秒级的时间内，

为你动态创建一个全新的沙箱环境。

这个环境里运行着一个真实的 Chrome 浏览器。

5.2 为什么它比 Docker 里的 Headless Chrome 强？

很多开发者会说：

“我自己用 Docker 跑一个 Headless Chrome 不行吗？”

行，但是有坑。

第一，指纹问题。

Headless Chrome 有非常明显的特征指纹（User-Agent, WebGL, Canvas 等）。

现在的反爬系统，

一眼就能认出你不是人。

而向量引擎的沙箱，

经过了深度的内核级改造，

模拟了真实用户的硬件环境，

极大地提升了通过率。

第二，资源隔离与安全。

如果你在自己的服务器上跑爬虫，

万一爬到了挂马网站，

或者浏览器崩溃导致内存泄漏，

你的整个服务可能就挂了。

向量引擎的沙箱是完全隔离的。

单个采集任务故障，

绝对不会影响系统整体运行。

用完即焚，

不留任何痕迹。

5.3 VNC 集成：看见 AI 的思考

为了让用户“看见” AI 的工作，

我们集成了 VNC（Virtual Network Computing）。

动态库加载技术：

前端 VNC 播放器需要加载一些资源。

我们设计了智能加载逻辑，

优先加载本地资源，

如果失败，自动切换到 CDN 回退。

确保在任何网络环境下都能流畅播放。

多协议适配：

现在的网络环境很复杂。

有的用户在 HTTP 环境，有的在 HTTPS。

我们的系统会自动适配 WebSocket 协议。

在 HTTPS 下自动切换为 wss://，

在 HTTP 下切换为 ws://。

这看似微小的细节，

却是企业级应用稳定性的基石。

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第六章： 智能分析与可视化报告

6.1 标准化情感分析：给情绪打分

抓取到了数据，

接下来就是 GPT-5.2 发挥威力的时候了。

我们不仅仅是让 LLM 总结全文，

我们引入了量化的情感分析。

基于关键词词典和上下文语义，

系统会计算出一个情感得分（Score）。

范围从 -1.0（极度负面）到 1.0（极度正面）。

正向关键词：

优秀、创新、好评、遥遥领先...

负向关键词：

糟糕、故障、差评、智商税...

通过这个得分，

我们可以生成舆情趋势图，

一眼就能看出品牌声誉的走向。

6.2 报告生成：图文并茂的艺术

纯文字的报告没人爱看。

我们要的是 PPT 级别的可视化。

Agent 在撰写报告时，

会自动调用 render_html 工具。

它会将分析结果转化为 ECharts 的配置项。

词云图（WordCloud）：

展示用户讨论最热烈的关键词。

饼图（Pie Chart）：

展示正负面情绪的比例。

折线图（Line Chart）：

展示舆情随时间的变化趋势。

最终，

用户得到的是一个交互式的 HTML 页面，

既有深度的文字洞察，

又有炫酷的数据图表。

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第七章： 运维与性能——企业级的基石

7.1 弹性扩展：从 0 到 100万

这是 Serverless 的核心优势。

向量引擎天然支持多 Sandbox 并行处理。

当突发舆情事件发生时，

比如某明星塌房，

瞬间涌入成千上万的查询请求。

系统会自动动态创建大量的浏览器实例。

支持百万级沙箱并发，

每分钟调度能力超过 3.5 万个沙箱。

而当夜深人静没有任务时，

系统会自动缩容到 0。

你不需要为闲置的资源付一分钱。

7.2 自动化运维与自愈

在分布式系统中，

故障是常态。

网络会抖动，浏览器会崩溃。

关键在于如何恢复。

我们内置了强大的监控与自恢复机制。

自动重连：

如果连接失败，

前端会每 10 秒尝试自动重连。

实例重建：

如果后台检测到某个沙箱实例异常（比如卡死），

会自动销毁并重建一个新的实例，

重新执行当前任务。

这一切对用户都是透明的。

用户只会感觉到：“嗯，这次加载稍微慢了一秒”，

而不会看到报错页面。

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第八章： 快速体验与部署指南

8.1 极简部署流程

说了这么多，

怎么用起来？

非常简单。

第一步：

打开阿里云函数计算向量引擎探索页面。

第二步：

找到“舆情分析专家”案例卡片。

第三步：

点击“部署”。

你只需要填写几个简单的参数（如 API Key）。

第四步：

确认创建。

系统会自动为你拉起所有的后端服务、数据库和前端页面。

8.2 在线二次开发

获取到体验地址（main_web 地址）后，

你不仅可以直接使用，

还可以进行在线二次开发。

向量引擎提供了 Web IDE，

你可以直接修改 Python 代码，

调整提示词（Prompt），

或者增加新的采集平台。

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结语： 拥抱 Agentic AI 的时代

我们正处于一个时代的转折点。

从“人找信息”到“信息找人”，

再到现在的“AI 替人处理信息”。

基于函数计算向量引擎构建的这套舆情分析系统，

不仅是一个技术 Demo，

更是未来工作方式的一个缩影。

它展示了如何将 LLM 的认知能力，

与浏览器的行动能力，

以及 Serverless 的弹性能力完美结合。

平均 TCO（总拥有成本）降低 60%，

让开发者可以从繁琐的基础设施维护中解放出来，

专注于业务逻辑的创新。

不管你是技术管理者，

还是在一线奋斗的开发者，

我都强烈建议你动手试一试。

因为，

未来已来，

而它属于那些善于利用工具的人。

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再次提醒：

想要获取源码、免费额度以及更多技术支持， 请务必访问

官方通道： https://api.vectorengine.ai/register?aff=QfS4

教程地址： https://www.yuque.com/nailao-zvxvm/pwqwxv?#

别忘了在评论区分享你的部署体验！ 让我们一起， 用 AI 重塑世界。

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