Agent-Native 基础设施

AI Agent 的数据层

干净的网页内容。决策级电商智能。一次接入，不必再对接多个数据源。信号，不是噪音。

获取 1,000 免费额度查看 API 文档

无需信用卡·干净 JSON，LLM 直接消费实时 + 2年历史数据AI 提取洞察

或体验 Web 控制台进行手动研究

200M+

追踪商品

年历史数据

1B+

评论已分析

~1s

API 响应

为什么选择 ZooData？

为什么 Agent 需要不同的数据层

不是传统数据服务商。不是人类仪表盘。专为 AI Agent 构建的数据层 — 通用数据采集 + 深度电商智能。

传统数据服务商

Oxylabs, ScrapingBee, Bright Data

✗原始 HTML，你自己解析
✗无历史数据，仅快照
✗无智能处理，原始数据
✗通用型，非电商优化

数据平台

Jungle Scout, Helium 10, Keepa

✗人类 UI，非 API 优先
✗按坐席收费
✗API 访问受限
✗静态报告

AGENT-NATIVE

ZooData

4C 优势

✓干净 JSON，Agent 即用
✓实时 + 2年历史数据
✓AI 提取洞察
✓电商原生

数据新鲜度分层

15 分钟

销量排名 (BSR)

30 分钟

核心商品价格

天级

高优先级数据

周级

全量商品数据

200 页优势

以前做站群广告投放，一个投手如果能看 20 页竞对广告素材，一定比只看 3 页的人做得好。

但人的极限就在那里。

而你的 Agent 可以看 200 页、300 页、1000 页——
只要数据跟得上。

ZooData 让数据跟得上。

应用场景

Agent 时代的应用场景

从发现到执行，全链路自动化

自主选品 Agent

让 Agent 每天扫描 10,000 个机会，而不是人工看 100 个

持续竞品监控

7x24 不间断监控，价格变动秒级通知

多 Agent 协同

选品 Agent + 定价 Agent + 上架 Agent 协同工作

实时市场信号

今天什么在涨，而不是去年什么卖得好

供应链预警

监控库存水平、价格变动和竞品可用性

Listing 自动化

从发现到上架，全链路自动化

Agent-Native 设计

从第一原则出发，为 Agent Tool-Calling 构建

干净 JSON 响应 — 结构化数据，开箱即用。LLM 解析成本降低 80%

OpenAPI 3.0 规范 — 一键导入 LangChain、CrewAI、AutoGen、Claude MCP

预处理洞察 — 我们提取情感、关键词、属性。你跳过 NLP 步骤

实时信号 — 不是昨天的报告。是现在正在发生的趋势

market_analysis.py

import requests

response = requests.post(
 "https://api.apiclaw.io/openapi/v2/markets/search",
 headers={"Authorization": "Bearer YOUR_KEY"},
 json={"categoryPath": ["Electronics", "Headphones"]}
)

# Flat JSON - no nested parsing needed
market = response.json()
print(f"Demand: {market['totalDemand']}")

集成

轻松接入任何 AI 框架

OpenAPI 3.0 规范，一键导入。LangChain、CrewAI、Claude MCP — 我们都支持。

LangChainCrewAIAutoGenClaude MCPOpenAICustom Agents

langchain_tool.py

from langchain.tools import Tool
from apiclaw import APIClawClient

client = APIClawClient(api_key="...")

product_tool = Tool(
 name="search_products",
 func=client.products.search,
 description="Search Amazon products"
)

claude_mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "apiclaw": {
      "command": "npx",
      "args": ["@apiclaw/mcp"],
      "env": {
        "APICLAW_API_KEY": "..."
      }
    }
  }
}

核心能力

为 Agent 优化的数据模块

预处理、结构化、即取即用 — 不是需要解析的原始 HTML

市场分析

品类级信号：需求趋势、竞争密度、利润基准。每日更新。

Agent 收益: 一次调用获取整个品类的竞争格局

POST/openapi/v2/markets/search

追踪 2 亿+商品

您的 Agent 可查询 2 亿+追踪商品，覆盖主要电商平台（目前为 Amazon，更多平台陆续上线），40+智能筛选维度。结构化数据，Token 效率最大化。

Agent 收益: 千级结果，批量处理

POST/openapi/v2/products/search

竞品查询

品牌、ASIN、卖家、关键词 - 任何维度。入场前了解竞争格局。

Agent 收益: 多维度竞品发现

POST/openapi/v2/products/competitors

实时数据

实时价格、库存、BSR — 无缓存，无延迟。让 Agent 实时掌握市场动态。

Agent 收益: 实时市场信号

POST/openapi/v2/realtime/product

评论智能

10亿+评论预分析为结构化智能。Agent 获取情感分析、趋势洞察和用户痛点 — 而非原始文本。Token 成本降低 95%。

Agent 收益: 百万评论 → 结构化洞察

POST/openapi/v2/reviews/analysis

历史数据

2 年以上 BSR、价格、销量、评分历史。支持时序分析，提前发现趋势。

Agent 收益: 历史深度的趋势分析

POST/openapi/v2/products/history

服饰标签

图片 → 结构化属性。跳过 GPT-4V，使用我们的专用模型。

Agent 收益: 跳过视觉模型成本

即将推出

预构建 Skills

我们的数据专业知识，你的 Agent 超能力

多年电商智能经验，打包为即插即用的 Agent Skills。

ZooData Analysis Skill

为 AI Agent 打造的电商智能与分析技能

查看文档

6 大分析模块:

市场验证

品类规模验证

产品选品

14 种预设模式

竞品分析

竞争格局分析

风险评估

6 维度风险矩阵

定价策略

价格带分析

日常运营

市场监控

使用 Skills CLI 安装：

$ npx skills add SerendipityOneInc/APIClaw-Skills

探索所有 Skills 查看文档

定价理念

Agent 时代的定价

传统 SaaS 按坐席收费，因为他们假设每个人每天使用 2 小时。

Agent 7x24 运行。消费量是人类的 100 倍。

所以我们按 API 调用收费：

所有 API 统一定价
用量越大，单价越低
无隐藏费用，无坐席限制

一个 Agent 每天跑 10,000 次查询？成本可控。传统方案？10 个坐席 + 传统数据基础设施 = $1,000+/月。

查看定价详情

API 参考

为 AI Agent 优化的 V2 接口

v2Agent 优化接口

POST/openapi/v2/products/search产品搜索与筛选

POST/openapi/v2/products/competitors竞品情报

POST/openapi/v2/markets/search市场分析数据

POST/openapi/v2/products/categories类目结构

POST/openapi/v2/realtime/product实时产品数据

POST/openapi/v2/reviews/analysis评论分析与洞察

POST/openapi/v2/products/history历史数据与趋势

从零到首次 API 调用，5 分钟搞定

获取 API Key

注册账号，获取 Bearer Token

发送 POST 请求

选择接口，发送 JSON 请求体

获取结构化数据

干净 JSON 响应，Agent 直接使用

terminal

$ curl -X POST https://api.apiclaw.io/openapi/v2/markets/search \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"categoryPath": ["Electronics", "Headphones"]}

准备好为你的 Agent 赋能了吗？

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import requests response = requests.post( "https://api.apiclaw.io/openapi/v2/markets/search", headers={"Authorization": "Bearer YOUR_KEY"}, json={"categoryPath": ["Electronics", "Headphones"]} ) # Flat JSON - no nested parsing needed market = response.json() print(f"Demand: {market['totalDemand']}")

from langchain.tools import Tool from apiclaw import APIClawClient client = APIClawClient(api_key="...") product_tool = Tool( name="search_products", func=client.products.search, description="Search Amazon products" )

$ curl -X POST https://api.apiclaw.io/openapi/v2/markets/search \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"categoryPath": ["Electronics", "Headphones"]}