Agent 说“我搜了网页”常是谎话——现场用 GPT-5 演示五连败再五连成
Your Agent's Biggest Lie: "I Searched the Web" — Rafael Levi, Bright Data · Rafael Levi
全片 16 分钟·真正值得盯屏约 3 分钟·2 个必看点
- 0:15 – 2:40听
不报错的失败：模型宁可编也不认输
开场抛出核心链条：Agent 访问网页被拦住时不会抛异常、不会警告，而是因为被训练成讨好用户，退回旧训练数据冒充实时结果。
网络访问失败是一条隐形失败路径——你看到的不是报错，是一个语气笃定的错误答案。
讲者站着口述，屏幕基本只有几行标题字，信息全在他的表述里，边通勤边听不损失什么。▶ 跳到 0:15讲者 · Rafael Levi - 2:40 – 4:17听
封锁已是基础设施，还有专门喂假数据的陷阱
把问题从个案抬到基础设施层面：Cloudflare 默认对约两成网页拦截 AI 抓取，新上线的 AI Labyrinth 甚至不拦，直接投喂假数据误导爬虫。随后交代接下来那场对照演示的设计。
封锁方式已经从“拒绝你”进化到“骗你”，而基于每日 PB 级采集的对比目前还没观察到实际数据质量退化。
依然是纯口头论述，数字和结论都从嘴里出来，画面没有对应的图表可看。▶ 跳到 2:40讲者 · Rafael Levi - 4:17 – 5:45看
现场对照上半场：五个网站，零成功
打开一个没有任何外挂能力的 GPT-5，用一条 prompt 依次去取 Rightmove、LinkedIn、Instagram、Amazon、TikTok 的内容，屏幕上五次全部拿不到。
反爬强度高的站点，裸模型的成功率是零——不是偶发，是普遍。
这是真机操作，模型的输出、失败的措辞、五次尝试的推进全在屏幕上滚动，只听声音会漏掉最关键的“它是怎么装作没事的”。▶ 跳到 4:17讲者 · Rafael Levi - 5:45 – 7:26看
现场对照下半场：接上抓取能力后全部拿到
先扫过一遍针对各大网站的现成接口列表，再用完全相同的 prompt 重跑一遍，五个网站这次全部返回了真实数据，最后让模型自己比对前后两次结果。
治理这类幻觉最直接的手段不是调提示词，是先确保 Agent 根本没被拦在门外。
接口清单和五次成功返回都是屏幕内容，尤其模型自我对照那一段的输出值得逐行看，音频里只是“你看，都成功了”。▶ 跳到 5:45讲者 · Rafael Levi - 7:34 – 10:43听
只采公开数据这条法律红线，以及 IP 质量
划清边界：登录后抓取因为注册时接受了服务条款而被视作不合法，这正是大量抓取诉讼的根源；无痕窗口能直接打开的页面则属于可合法采集的公开数据。同时讲 IP 质量对成败的影响。
判断一份数据能不能采，先问一句“无痕窗口打得开吗”；机房低质 IP 大概率被封，家用 IP 也就够看五到十个档案。
开头有几秒钟他真的开了个无痕窗口打开 LinkedIn 页面来佐证，抬眼看一下即可，剩下的将近三分钟全是口头论述。▶ 跳到 7:34讲者 · Rafael Levi - 10:49 – 14:04听
装得更像人，和三条省 token 的工程实践
反封锁的思路不是逆向破解检测，而是把访问行为做到极致拟人（预录鼠标轨迹、拟真打字），让质询根本不弹出。另外点出比封锁更棘手的问题：有些站点会按手机、电脑、代理返回三套不同价格。
三条能立刻用上的实践：大批量解析让模型先写解析器再由脚本跑，省下约 99% token；工具按需挂载，用两个就别把六十多个全塞进上下文；直接取回去标签的 markdown，别让模型啃原始 HTML。
全程口述经验，画面没有代码示例或数据图可对照，是整场里信息密度最高、最适合戴耳机反复听的一段。▶ 跳到 10:49讲者 · Rafael Levi - 14:12 – 15:33听
问答收尾：真实搜索结果值多少钱
现场提问环节，围绕拿到真实搜索结果相对于模型自身检索的价值，以及免费额度的定位作答。
结论性内容不多，主要是给“要不要为真实检索付费”这个决策补一点参考。
一问一答，摄像机基本对着人，没有画面信息，赶时间可以直接跳过。▶ 跳到 14:12讲者 · Rafael Levi