Top 15 crawlerów AI, które warto znać w 2025 roku

Cofnijmy się na moment do 2015 roku. Wtedy, jeśli chciałeś wyciągnąć dane ze strony, realnie miałeś dwie drogi: (1) zagadać do znajomego developera, żeby sklecił Ci skrypt w Pythonie, albo (2) poświęcić cały weekend na ogarnianie, czym jest XPath (a w poniedziałek i tak wszystko wylatywało z głowy). Dziś to zupełnie inna bajka. AI i modele LLM weszły na scenę i sprawiły, że web scraping przestał być techniczną mordęgą — teraz ogarnie go nawet ktoś z salesu czy marketingu, czasem dosłownie w kilka kliknięć.

Od lat siedzę w SaaS i automatyzacji, więc z bliska widzę, jak web scraping ewoluował: od kruchych skryptów, które pękały przy byle zmianie, do solidnych agentów wspieranych przez AI. Głód danych z internetu rośnie jak szalony — już ponad (od zwinnych startupów po gigantów pokroju Google) opiera się na scrapingu, żeby wyciągać wnioski i podejmować decyzje. Rynek ma szansę dobić do i podwoić się do 2030. Największy „game changer”? crawler AI — czyli narzędzia, którym opisujesz potrzeby zwykłym językiem, a one robią resztę za Ciebie.

Nieważne, czy jesteś developerem, osobą biznesową, czy po prostu masz dość kopiowania danych wiersz po wierszu — poniżej znajdziesz moje zestawienie 15 najlepszych crawlerów AI, które warto znać w 2025 roku. Dorzucam też konkretne omówienie, czemu Thunderbit (tak, firmy, którą współtworzyłem) ląduje na samym szczycie.

Dlaczego AI zmienia scraping stron: nowa era narzędzi typu Web Scraper

Nie oszukujmy się: klasyczny web scraping nigdy nie był robiony z myślą o „zwykłym” użytkowniku biznesowym. Rządziły linijki kodu, selektory i ciche modlitwy, żeby skrypt nie rozsypał się przy pierwszej zmianie układu strony. AI i LLM-y wywróciły ten porządek do góry nogami.

Jak to działa w praktyce?

• Instrukcje w języku naturalnym: Zamiast dłubać w kodzie, po prostu mówisz narzędziu, czego potrzebujesz. Rozwiązania takie jak rozumieją polecenia „po ludzku” i same ustawiają ekstrakcję ().
• Adaptacja do zmian układu: Scraper AI potrafi , co mocno obniża koszty utrzymania.
• Obsługa treści dynamicznych: Dzisiejsze strony kochają JavaScript i nieskończone scrollowanie. Narzędzia oparte o AI potrafią z tym „pogadać” i wyciągnąć dane, których tradycyjne scrapery nawet nie widziały.
• Ustrukturyzowany wynik dzięki parsowaniu AI: Scraper oparty o LLM faktycznie i oddaje czyste, uporządkowane dane.
• Automatyczne omijanie zabezpieczeń anty-bot: Scraper AI potrafi oraz korzystać z proxy i przeglądarek headless, żeby unikać blokad IP.
• Zintegrowane przepływy danych: Najlepsze narzędzia nie tylko pobierają dane — one od razu dowożą je tam, gdzie pracujesz, np. eksportem jednym kliknięciem do Google Sheets, Airtable, Notion i innych ().

Efekt? Web scraping stał się doświadczeniem „klik i gotowe” (a czasem wręcz rozmową jak na czacie). Dzięki temu po dane mogą sięgać bezpośrednio zespoły sprzedaży, marketingu czy operacji — nie tylko programiści.

15 najlepszych narzędzi AI Web Crawler do scrapingu stron w 2025 roku

Rozbijmy na czynniki pierwsze 15 topowych crawlerów AI — zaczynając od Thunderbit. Przy każdym narzędziu dostajesz kluczowe funkcje, docelowych użytkowników, ceny i to, co je wyróżnia. I tak — uczciwie zaznaczę, gdzie dane rozwiązanie błyszczy, a gdzie może nie dowieźć.

1. Thunderbit: AI Web Scraper dla każdego

Tak, mam tu swoje biasy — ale Thunderbit to AI Web Scraper, którego sam chciałbym mieć kilka lat temu. Czemu jest numerem 1?

• Ekstrakcja w języku naturalnym: Z Thunderbit po prostu „gadasz”. Opisz, co chcesz zebrać — np. „wyciągnij wszystkie nazwy produktów i ceny z tej strony” — a AI zrobi resztę (). Bez kodu, bez selektorów, bez bólu.
• Crawlowanie podstron i wielu poziomów: Thunderbit potrafi . Przykład: zeskrob listę produktów, a potem wejdź w każdy produkt po szczegóły — w jednym przebiegu.
• Natychmiastowy, uporządkowany wynik: AI , podpowiada pola, normalizuje formaty, a nawet streszcza lub kategoryzuje tekst.
• Szerokie wsparcie źródeł: Thunderbit to nie tylko HTML — wyciąga dane także z PDF-ów i obrazów dzięki wbudowanemu OCR i vision AI ().
• Integracje biznesowe: Eksport jednym kliknięciem do Google Sheets, Airtable, Notion lub Excela (). Możesz też planować scrapowanie i wpinać dane w procesy zespołu.
• Gotowe szablony: Dla serwisów typu Amazon, LinkedIn, Zillow itd. Thunderbit oferuje do ekstrakcji jednym kliknięciem.
• Prostota i dostępność: Interfejs jest intuicyjny, a asystent prowadzi krok po kroku. Wiele osób odpala pierwsze zbiory danych w kilka minut.

Thunderbit wybiera , w tym zespoły z Accenture, Grammarly i Puma. Sprzedaż używa go do , agenci nieruchomości agregują ogłoszenia, a marketerzy monitorują konkurencję — bez napisania ani jednej linijki kodu.

Cennik: Jest (do 100 kroków/miesiąc), a płatne plany startują od 14,99 USD/mies. Nawet warianty Pro są sensowne cenowo dla osób indywidualnych i małych zespołów.

Thunderbit to najbliższe, co widziałem do „zamiany internetu w bazę danych” — i jest zrobiony dla wszystkich, nie tylko dla inżynierów.

2. Crawl4AI

Dla kogo: Developerzy i zespoły techniczne budujące własne pipeline’y.

Crawl4AI to open-source’owy framework w Pythonie, wykręcony pod szybkość i crawling na dużą skalę, z myślą o . Jest bardzo szybki, wspiera przeglądarki headless do treści dynamicznych i potrafi strukturyzować dane tak, żeby łatwo zasilały workflow AI.

• Najlepszy dla: Developerów potrzebujących mocnego, konfigurowalnego silnika crawlowania stron.
• Cena: Darmowy (licencja MIT). Hosting i uruchomienie po Twojej stronie.

3. ScrapeGraphAI

Dla kogo: Developerzy i analitycy budujący agentów AI lub bardziej złożone pipeline’y danych.

ScrapeGraphAI to prompt-driven, open-source’owa biblioteka Pythona, która zamienia strony w ustrukturyzowane „grafy” danych z użyciem LLM. Wpisujesz prompt w stylu „Wyciągnij nazwy produktów, ceny i oceny z pierwszych 5 stron”, a narzędzie buduje workflow scrapingu ().

• Najlepszy dla: Technicznych użytkowników, którzy chcą elastycznego scrapingu sterowanego promptami.
• Cena: Darmowa biblioteka open-source; API w chmurze od 20 USD/mies.

4. Firecrawl

Dla kogo: Developerzy budujący agentów AI lub pipeline’y danych na dużą skalę.

Firecrawl to platforma i API skoncentrowane na AI, które zamienia całe serwisy w dane „gotowe dla LLM” (). Zwraca Markdown lub JSON, ogarnia treści dynamiczne i integruje się m.in. z LangChain oraz LlamaIndex.

• Najlepszy dla: Developerów, którzy muszą zasilać modele AI świeżymi danymi z sieci.
• Cena: Rdzeń open-source jest darmowy; plany chmurowe od 19 USD/mies.

5. Browse AI

Dla kogo: Użytkownicy biznesowi, growth hackerzy i analitycy.

Browse AI to platforma no-code z . „Trenujesz” robota, klikając dane, które chcesz zbierać, a AI uogólnia wzorzec na kolejne uruchomienia. Obsługuje logowanie, infinite scroll i monitorowanie zmian na stronach.

• Najlepszy dla: Osób nietechnicznych, które chcą automatyzować zbieranie danych i monitoring.
• Cena: Plan darmowy (50 kredytów/mies.); płatne od 19 USD/mies.

6. LLM Scraper

Dla kogo: Developerzy, którzy chcą, żeby AI przejęło parsowanie.

LLM Scraper to open-source’owa biblioteka JavaScript/TypeScript, która pozwala , a potem zlecić LLM wyciągnięcie tych danych z dowolnej strony. Bazuje na Playwright, wspiera wielu dostawców LLM i potrafi generować kod wielokrotnego użytku.

• Najlepszy dla: Developerów, którzy chcą zamieniać strony w dane strukturalne z pomocą LLM.
• Cena: Darmowy (licencja MIT).

7. Reader (Jina Reader)

Dla kogo: Developerzy tworzący aplikacje LLM, chatboty lub narzędzia do streszczania.

Jina Reader to API, które wyciąga , zwracając Markdown lub JSON gotowy dla LLM. Działa na autorskim modelu AI i potrafi nawet opisywać obrazy.

• Najlepszy dla: Pobierania czytelnej treści do LLM lub systemów Q&A.
• Cena: Darmowe API (bez klucza dla podstawowego użycia).

8. Bright Data

Dla kogo: Duże organizacje i profesjonaliści potrzebujący skali, zgodności i niezawodności.

Bright Data to ciężki gracz w branży danych webowych — z ogromną siecią proxy i . Oferuje gotowe scrapery, ogólne Web Scraper API oraz feedy danych „LLM-ready”.

• Najlepszy dla: Organizacji, które potrzebują stabilnych danych webowych na dużą skalę.
• Cena: Premium, rozliczenie wg użycia. Dostępne wersje próbne.

9. Octoparse

Dla kogo: Użytkownicy od nietechnicznych po średnio technicznych.

Octoparse to dojrzałe narzędzie no-code z i automatycznym wykrywaniem elementów przez AI. Obsługuje logowanie, infinite scroll i eksport do wielu formatów.

• Najlepszy dla: Analityków, właścicieli małych firm i badaczy.
• Cena: Dostępny plan darmowy; płatne od 59 USD/mies.

10. Apify

Dla kogo: Developerzy i zespoły techniczne potrzebujące własnego scrapingu/automatyzacji.

Apify to platforma chmurowa do uruchamiania skryptów („aktorów”) oraz . Skaluje się, integruje z AI i wspiera zarządzanie proxy.

• Najlepszy dla: Developerów, którzy chcą uruchamiać własne skrypty w chmurze.
• Cena: Plan darmowy; płatne wg użycia od 49 USD/mies.

11. Zyte (Scrapy Cloud)

Dla kogo: Developerzy i firmy potrzebujące scrapingu klasy enterprise.

Zyte stoi za Scrapy i oferuje platformę chmurową oraz . Zapewnia harmonogramy, proxy i obsługę projektów na dużą skalę.

• Najlepszy dla: Zespołów dev prowadzących długoterminowe projekty scrapingu.
• Cena: Od wersji próbnych po indywidualne plany enterprise.

12. Webscraper.io

Dla kogo: Początkujący, dziennikarze i badacze.

to do ekstrakcji danych metodą point-and-click. Jest proste, darmowe lokalnie i ma usługę chmurową do większych zadań.

• Najlepszy dla: Szybkich, jednorazowych zadań.
• Cena: Darmowe rozszerzenie; chmura od ok. 50 USD/mies.

13. ParseHub

Dla kogo: Osoby nietechniczne, które potrzebują więcej mocy niż w podstawowych narzędziach.

ParseHub to aplikacja desktopowa z wizualnym workflow do scrapowania treści dynamicznych, w tym map i formularzy. Może uruchamiać projekty w chmurze i udostępnia API.

• Najlepszy dla: Marketerów, analityków i dziennikarzy.
• Cena: Plan darmowy (200 stron/uruchomienie); płatne od 189 USD/mies.

14. Diffbot

Dla kogo: Enterprise i firmy AI potrzebujące dużej skali oraz ustrukturyzowanych danych webowych.

Diffbot wykorzystuje computer vision i NLP, aby z dowolnej strony. Oferuje API dla artykułów i produktów oraz ogromny knowledge graph.

• Najlepszy dla: Wywiadu rynkowego, finansów i danych treningowych dla AI.
• Cena: Premium, od ok. 299 USD/mies.

15. DataMiner

Dla kogo: Użytkownicy nietechniczni, szczególnie w sprzedaży, marketingu i dziennikarstwie.

DataMiner to do szybkiej ekstrakcji danych metodą point-and-click. Ma bibliotekę gotowych „recept” i eksport bezpośrednio do Google Sheets.

• Najlepszy dla: Szybkich zadań typu eksport tabel i list do arkuszy.
• Cena: Plan darmowy (500 stron/dzień); Pro od ok. 19 USD/mies.

Porównanie topowych narzędzi AI Web Scraper: które pasuje do Twoich potrzeb?

Poniżej szybkie porównanie, które ułatwi wybór:

Kategorie narzędzi: od potęg dla developerów po przyjazne Web Scraper dla biznesu

Żeby łatwiej to ogarnąć, podzielmy narzędzia na kilka sensownych grup:

1. Potęgi dla developerów i open-source

• Przykłady: Crawl4AI, LLM Scraper, Apify, Zyte/Scrapy, Firecrawl
• Mocne strony: Maksymalna elastyczność, skala i możliwość dopasowania. Idealne do własnych pipeline’ów i integracji z modelami AI.
• Minusy: Wymagają kodowania i większej konfiguracji.
• Zastosowania: Własny pipeline danych, trudne strony, integracje z systemami wewnętrznymi.

2. Agenci scrapingu z integracją AI

• Przykłady: Thunderbit, ScrapeGraphAI, Firecrawl, Reader (Jina), LLM Scraper
• Mocne strony: Skracają dystans między „zebraniem” a „zrozumieniem” danych. Interfejs w języku naturalnym mocno zwiększa dostępność.
• Minusy: Część rozwiązań wciąż dojrzewa; czasem brakuje precyzyjnej kontroli.
• Zastosowania: Szybkie odpowiedzi i datasety, autonomiczne agenty, zasilanie LLM danymi na żywo.

3. No-code/low-code Web Scraper przyjazne dla biznesu

• Przykłady: Thunderbit, Browse AI, Octoparse, ParseHub, , DataMiner
• Mocne strony: Proste w obsłudze, mało lub zero kodu, świetne do regularnych zadań biznesowych.
• Minusy: Mogą się wyłożyć na bardzo złożonych stronach albo przy ogromnej skali.
• Zastosowania: Generowanie leadów, monitoring konkurencji, badania, jednorazowe pobrania danych.

4. Platformy i usługi danych dla enterprise

• Przykłady: Bright Data, Diffbot, Zyte
• Mocne strony: Kompleksowe rozwiązania, usługi zarządzane, zgodność i niezawodność w skali.
• Minusy: Wyższy koszt i dłuższe wdrożenie.
• Zastosowania: Duże, stałe pipeline’y danych, market intelligence, dane treningowe dla AI.

Jak wybrać odpowiedni AI Web Crawler do scrapingu stron

Wybór narzędzia potrafi przytłoczyć, więc oto prosty plan, który naprawdę działa:

1. Określ cele i wymagania danych: Jakie strony i jakie dane? Jak często? W jakiej ilości? Co z nimi zrobisz?
2. Oceń poziom techniczny: Bez kodu? Thunderbit, Browse AI lub Octoparse. Trochę skryptów? LLM Scraper albo DataMiner. Mocne umiejętności dev? Crawl4AI, Apify lub Zyte.
3. Weź pod uwagę częstotliwość i skalę: Jednorazowo? Skorzystaj z darmowych opcji. Cyklicznie? Szukaj harmonogramów. Duża skala? Narzędzia enterprise lub open-source uruchomione „na grubo”.
4. Budżet i model rozliczeń: Darmowe plany są super do testów. Subskrypcja vs. rozliczenie wg użycia zależy od Twoich potrzeb.
5. Testy i proof of concept: Przepuść kilka narzędzi na swoich realnych danych. Większość ma darmowe progi.
6. Utrzymanie i wsparcie: Kto naprawi proces, gdy strona się zmieni? No-code z AI często „podleczy” drobne zmiany; open-source opiera się na Tobie lub społeczności.
7. Dopasuj narzędzia do scenariuszy: Sprzedaż zbiera leady? Thunderbit lub Browse AI. Badacz zbiera tweety? DataMiner lub . Model AI potrzebuje newsów? Jina Reader lub Zyte. Budujesz porównywarkę? Apify lub Zyte.
8. Zaplanuj plan B: Czasem jedno narzędzie nie zadziała na konkretnej stronie. Dobrze mieć alternatywę.

„Właściwe” narzędzie to takie, które dowozi potrzebne dane z najmniejszym tarciem i w ramach budżetu. Czasem najlepsza jest kombinacja.

Thunderbit vs. tradycyjne narzędzia Web Scraper: co go wyróżnia?

Konkretnie: czemu Thunderbit jest inny?

• Interfejs w języku naturalnym: Bez kodu i bez akrobatyki point-and-click. Po prostu opisujesz, czego potrzebujesz ().
• Zero konfiguracji i podpowiedzi szablonów: Thunderbit sam wykrywa paginację, podstrony i podpowiada szablony dla popularnych serwisów ().
• Czyszczenie i wzbogacanie danych przez AI: Streszczanie, kategoryzacja, tłumaczenie i wzbogacanie danych w trakcie scrapingu ().
• Mniej problemów z utrzymaniem: AI Thunderbit jest odporne na drobne zmiany na stronie, więc rzadziej „pęka”.
• Integracje z narzędziami biznesowymi: Eksport bezpośrednio do Google Sheets, Airtable, Notion — bez zabawy w CSV ().
• Szybki efekt: Od pomysłu do danych w minuty, nie w dni.
• Krótka krzywa uczenia: Jeśli umiesz przeglądać internet i opisać potrzeby, umiesz używać Thunderbit.
• Uniwersalność: Strony, PDF-y, obrazy i więcej — w jednym narzędziu.

Thunderbit to nie tylko scraper — to asystent danych, który wchodzi w workflow niezależnie od tego, czy działasz w sprzedaży, marketingu, ecommerce czy nieruchomościach.

Dobre praktyki scrapingu stron z narzędziami AI Web Scraper

Żeby wycisnąć maksimum z narzędzi AI, warto trzymać się kilku prostych zasad:

1. Precyzyjnie określ, jakich danych potrzebujesz: Jakie pola, ile stron, w jakim formacie.
2. Korzystaj z podpowiedzi AI: Wykrywanie pól i sugestie AI pomagają nie pominąć ważnych danych ().
3. Zacznij od małej próbki i zweryfikuj: Przetestuj na fragmencie, sprawdź wynik, dopiero potem skaluj.
4. Uwzględnij treści dynamiczne: Upewnij się, że narzędzie obsługuje paginację, infinite scroll i interakcje.
5. Szanuj zasady stron: Sprawdź robots.txt, nie zbieraj wrażliwych danych i respektuj limity.
6. Integruj dla automatyzacji: Eksporty i webhooki pozwalają wpiąć dane w procesy.
7. Dbaj o jakość danych: Rób sanity check, post-processing i monitoruj błędy.
8. Pisz krótkie, konkretne prompty: Jasne instrukcje dają lepsze wyniki.
9. Ucz się od społeczności: Fora i społeczności to kopalnia tipów i rozwiązań.
10. Bądź na bieżąco: Narzędzia AI rozwijają się szybko — warto śledzić nowości.

Przyszłość web scrapingu: AI, LLM i agenci Web Scraper sterowani językiem naturalnym

Patrząc do przodu, połączenie AI i web scrapingu będzie tylko przyspieszać:

• W pełni autonomiczne agenty scrapingu: Wkrótce powiesz agentowi cel biznesowy, a on sam wymyśli, jak zdobyć dane.
• Ekstrakcja multimodalna: Dane będą pobierane z tekstu, obrazów, PDF-ów, a nawet wideo.
• Integracja w czasie rzeczywistym z modelami AI: LLM-y dostaną wbudowane moduły do pobierania i parsowania danych na żywo.
• Wszystko w języku naturalnym: Z narzędziami danych będziemy rozmawiać jak z człowiekiem, co otworzy je dla każdego.
• Większa adaptacyjność: Scraper AI będzie uczył się na porażkach i automatycznie zmieniał strategię.
• Ewolucja etyczna i prawna: Więcej dyskusji o etyce danych, zgodności i fair use.
• Osobiste agenty danych: Prywatny asystent, który zbiera newsy, oferty pracy i inne informacje pod Twoje potrzeby.
• Integracja z knowledge graph: Scraper AI będzie stale zasilał rosnące bazy wiedzy, napędzając mądrzejsze AI.

Wniosek? Przyszłość web scrapingu jest nierozerwalnie związana z przyszłością AI. Narzędzia robią się coraz sprytniejsze, bardziej autonomiczne i coraz łatwiejsze w użyciu.

Podsumowanie: jak odblokować wartość biznesową dzięki właściwemu AI Web Crawler

Web scraping przeszedł drogę od niszowej, technicznej umiejętności do kluczowej kompetencji biznesowej — głównie dzięki AI. Te 15 narzędzi pokazuje, co jest możliwe w 2025 roku: od rozwiązań dla developerów po asystentów przyjaznych biznesowi.

Sekret jest prosty: dobór właściwego narzędzia potrafi radykalnie zwiększyć wartość, jaką wyciągasz z danych webowych. Dla zespołów nietechnicznych Thunderbit to najprostszy sposób, by zamienić internet w uporządkowaną bazę danych gotową do analizy — bez kodu, bez frustracji, z szybkim efektem.

Niezależnie od tego, czy zbierasz leady, monitorujesz konkurencję, czy karmisz swój model AI nowej generacji — poświęć chwilę na ocenę potrzeb, przetestuj kilka narzędzi i wybierz to, które działa u Ciebie. A jeśli chcesz zobaczyć przyszłość web scrapingu już dziś, . Potrzebne insighty są na wyciągnięcie ręki — wystarczy prompt.

Chcesz więcej? Zajrzyj na , gdzie znajdziesz analizy, poradniki i nowości ze świata ekstrakcji danych wspieranej przez AI.

Dalsza lektura:

FAQ

1. Czym jest AI web crawler i czym różni się od tradycyjnych web scraperów?

AI web crawler wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego i uczenie maszynowe, aby rozumieć, wyciągać i porządkować dane z internetu. W przeciwieństwie do tradycyjnych scraperów, które wymagają ręcznego kodowania i selektorów XPath, narzędzia AI lepiej radzą sobie z treściami dynamicznymi, potrafią dostosować się do zmian układu strony i rozumieją polecenia zapisane zwykłym językiem.

2. Kto powinien korzystać z narzędzi AI do web scrapingu, takich jak Thunderbit?

Thunderbit jest zaprojektowany zarówno dla osób nietechnicznych, jak i technicznych. Świetnie sprawdza się w sprzedaży, marketingu, operacjach, badaniach i ecommerce — wszędzie tam, gdzie chcesz wyciągać uporządkowane dane ze stron, PDF-ów lub obrazów bez pisania kodu.

3. Jakie funkcje sprawiają, że Thunderbit wyróżnia się na tle innych crawlerów AI?

Thunderbit oferuje interfejs w języku naturalnym, crawlowanie wielopoziomowe, automatyczne strukturyzowanie danych, wsparcie OCR oraz płynny eksport do narzędzi takich jak Google Sheets i Airtable. Dodatkowo ma podpowiedzi pól oparte o AI oraz gotowe szablony dla popularnych serwisów.

4. Czy w 2025 roku są dostępne darmowe opcje AI web scrapingu?

Tak. Wiele narzędzi, takich jak Thunderbit, Browse AI czy DataMiner, oferuje darmowe plany z ograniczeniami. Dla developerów istnieją też opcje open-source, np. Crawl4AI i ScrapeGraphAI, które dają pełną funkcjonalność bez opłat, ale wymagają konfiguracji technicznej.

5. Jak wybrać odpowiedni AI web crawler do moich potrzeb?

Zacznij od określenia celów, poziomu technicznego, budżetu i wymagań skali. Jeśli zależy Ci na rozwiązaniu no-code i prostocie, Thunderbit lub Browse AI będą bardzo dobrym wyborem. Przy dużej skali lub potrzebach niestandardowych lepiej sprawdzą się Apify albo Bright Data.