2025年OpenAI Agent数据抓取能力测试报告

2025年OpenAI Agent数据抓取能力测试报告

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AI数据抓取工具大比拼:OpenAI、Manus、Genspark谁更胜一筹?

在数字时代,数据抓取能力已成为企业市场调研、商业分析的核心需求。近日,一份针对OpenAI Agent、Manus Pro、Genspark三款主流AI工具的数据抓取能力测试报告引发关注。该测试通过六个贴近实际应用的场景——从政府预算分析到商业线索挖掘,从产品对比到人才搜索,全面展现了当前AI工具在数据处理领域的真实表现,为用户选择提供了重要参考。

政府数据处理:精准度与呈现力的较量

在旧金山政府五年预算数据分析任务中,三款工具均成功完成了数据抓取,但呈现方式各有侧重。OpenAI Agent生成的表格结构清晰,直接呈现了历年收支核心数据,便于快速提取关键信息;Manus Pro则在此基础上进行了分类整理,不仅列出预算总额,还细分了支出最高的五个部门(如公共卫生、公共事业等)和主要收入来源(如服务收费、财产税等),并附带详细报告,更适合需要深度分析的用户;Genspark除了基础表格,还自动生成了财务分析图,通过可视化方式直观展示预算平衡变化,对非专业人士更为友好。

这一任务显示,AI工具在处理结构化公共数据时已具备较高可靠性,但在呈现方式上的差异,反映出它们对用户需求的理解侧重不同——有的追求简洁高效,有的注重深度解读,有的则倾向于直观易懂。

商业线索挖掘:数量与质量的平衡术

为企业挖掘潜在客户是数据抓取的高频需求,在为Epic公司寻找美国东北部50-200人规模潜在客户的任务中,三款工具的差距较为明显。Genspark以30条有效线索位居榜首,不仅包含企业 revenue 预估、技术栈、决策人联系方式,还附带了定制化的开发邮件,商业实用性突出;Manus Pro找到23条线索,信息完整度与Genspark接近,但定制邮件仅完成6份,稍显不足;OpenAI Agent仅提供1条线索,且未生成可下载表格,在批量处理能力上明显落后。

测试人员指出,这类任务对AI的信息筛选和多维度整合能力要求极高,Genspark的表现得益于其对商业场景的深度适配,而OpenAI Agent可能更适合简单查询,在复杂商业线索挖掘上仍有提升空间。

产品对比矩阵:数据真实性的"试金石"

100款运动鞋多维度对比任务,考验的是AI抓取非结构化数据并标准化呈现的能力。OpenAI Agent以109款的数量略胜一筹,但部分数据来源不够官方,准确性一般;Manus Pro严格按照要求完成100款,随机抽查显示,从发售时间到设计师信息均与实际吻合,数据严谨性得到认可;Genspark虽也达到100款,但后半部分出现"Popular Model 65至100"这样的重复命名,内容雷同,明显存在凑数情况,影响了用户信任。

这一结果提醒用户,在选择AI进行产品调研时,数量并非唯一标准,数据真实性和细节完整度往往更重要。Manus Pro在此类任务中展现的严谨性,使其更适合需要精准数据支撑的场景。

行业分析与内容检索:细节决定实用性

在医疗健康创业公司融资分析中,Genspark以200条结果远超Manus Pro的8条和OpenAI Agent的5条,但测试发现,其部分结果可能超出实际符合条件的企业数量,存在数据膨胀嫌疑;而后两者虽数量较少,但筛选严格,信息与行业实际更贴合,体现了"宁少勿滥"的严谨性。

在YouTube Genspark视频分析任务中,三款工具均完成20条视频的查找,但细节处理差异显著。Manus Pro不仅列出视频信息,还生成了包含总播放量、平均播放量的数据分析报告,并附上直接链接,便于用户溯源;Genspark虽提供可下载表格,但约一半视频未标注播放量;OpenAI Agent则未提供视频链接,实用性打折扣。

人才搜索:信息整合能力的终极考验

为招聘方寻找符合特定条件的LinkedIn资深UX设计师时,Manus Pro以10条结果数量领先,但信息缺漏较多,且未提供头像;Genspark找到7人,表格信息完整,包含技能评分、工作经历等关键内容,部分头像也成功抓取,实用性最强;OpenAI Agent仅4条结果,且存在信息不一致问题,表现较弱。

这一任务凸显了AI在处理多维度、非标准化人才信息时的难度,Genspark在信息整合和格式规范上的优势,使其更适合人力资源领域的精准搜索。

体验总结:没有完美工具,只有适配需求

综合来看,三款工具各有鲜明特点:Genspark在数据数量和功能丰富度上表现突出,尤其擅长商业线索和行业分析,但存在数据准确性波动、下载流程繁琐(需多次跳转)等问题;Manus Pro胜在数据严谨,报告生成能力强,适合对信息深度有要求的场景,但部分任务格式不够统一;OpenAI Agent基础功能稳定,适合简单数据查询,但其表格生成需明确指令,批量处理能力较弱。

值得注意的是,AI工具的功能迭代速度极快,本次测试仅反映当前阶段表现。对于用户而言,选择时需结合具体需求——追求数量与效率可侧重Genspark,重视准确性与深度可考虑Manus Pro,简单查询则OpenAI Agent足够应对。随着技术的不断进步,未来AI数据抓取工具或将在准确性、易用性上实现更大突破,为各行各业的数据分析提供更有力的支持。

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