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Documentation Index

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为什么在 Smolagents 中使用 Bright Data？

Bright Data for Smolagents 工具提供以下功能：
  • search_tool
    搜索 Google 并获取结构化搜索结果。此工具可以搜索网络并为您的查询返回相关结果。
from smolagents import Tool

web_search = Tool.from_space(
    "BrightData/brightdata-search-tool",
    name="search_tool",
    description="search the web"
)
  • extract_tool
    抓取网页并以 Markdown 格式提取内容。此工具可以绕过验证码和机器人检测，可靠地从任何网站提取数据。
from smolagents import Tool

extract = Tool.from_space(
    "BrightData/brightdata-scraper-tool",
    name="extract_tool",
    description="extract data from the web as markdown without getting blocked"
)
  • data_feeds_tool
    从各种平台检索结构化数据，包括 LinkedIn、Amazon、Instagram、Facebook、X (Twitter)、Zillow 等。
from smolagents import Tool

data_feeds = Tool.from_space(
    "BrightData/brightdata-dataset-tool",
    name="data_feeds_tool",
    description="extract structured data from the web"
)
支持的平台包括：
  • LinkedIn（个人资料和公司）
  • Amazon（产品和评论）
  • Instagram（个人资料、帖子、短视频、评论）
  • Facebook（帖子、市场列表、公司评论）
  • X/Twitter（帖子）
  • Zillow（房产列表）
  • Booking.com（酒店列表）
  • YouTube（视频）
  • 以及更多
有关更多信息，请访问 Bright Data 文档。

​
如何将 Bright Data 与 Smolagents 集成？

1

获取您的 Bright Data API 密钥

2

安装

安装所需的包。重要： 从 2025 年 12 月 9 日起，这些特定版本必须强制安装以与 Smolagents 对齐：
pip install smolagents
pip install --upgrade --force-reinstall "gradio_client<2.0.0" "gradio<6.0.0"
3

配置 API 密钥

将您的 Bright Data API 密钥设置为环境变量：
export BRIGHTDATA_API_KEY="your-api-key"
或在您的 Python 代码中设置：
import os
os.environ["BRIGHTDATA_API_KEY"] = "your-api-key"
4

获取您的 Hugging Face API 令牌

使用 InferenceClientModel 时，您需要一个 Hugging Face 令牌进行身份验证：
    export HF_TOKEN="your-hf-token"
或在初始化模型时直接传递它：
    model = InferenceClientModel(
        model_id="Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking",
        token="your-hf-token"
    )
注意： 免费 Hugging Face 账户包括推理额度。升级到 PRO 以获得更高的速率限制。
5

使用

以下是如何将 Bright Data 工具与 Smolagents 一起使用的完整示例：
from smolagents import CodeAgent, InferenceClientModel, Tool

# Load Bright Data tools from Hugging Face Spaces
web_search = Tool.from_space(
    "BrightData/brightdata-search-tool",
    name="search_tool",
    description="search the web"
)

extract = Tool.from_space(
    "BrightData/brightdata-scraper-tool",
    name="extract_tool",
    description="extract data from the web as markdown without getting blocked"
)

data_feeds = Tool.from_space(
    "BrightData/brightdata-dataset-tool",
    name="data_feeds_tool",
    description="extract structured data from the web"
)

# Initialize the model
model = InferenceClientModel(model_id="Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking")

# Create the agent with Bright Data tools
agent = CodeAgent(tools=[web_search, extract, data_feeds], model=model)

# Run the agent
response = agent.run(
    "Improve this prompt, then search the web for it.",
    additional_args={'user_prompt': 'who is elon musk'}
)

print(response)

​
示例用例

使用搜索工具在网络上查找信息：
agent.run("Search for the latest developments in quantum computing")
从网站抓取和提取内容：
agent.run("Extract the main content from https://example.com/article")
从电商平台提取结构化数据：
agent.run("Get product details and reviews for the top-rated laptops on Amazon")
从社交媒体平台检索数据：
agent.run("Get the latest posts and engagement metrics from a LinkedIn company page")

​
获得最佳效果的提示

  • 具体指定您的提示以帮助代理理解您确切需要的数据
  • 组合工具执行复杂任务 - 代理可以一起使用搜索、提取和数据源工具
有关更高级的配置和详细的 API 文档，请访问 Bright Data 的文档。