模块化架构解决数据采集难题
Suna 通过以下设计保障多平台兼容性：
- 浏览器适配层::
采用 Chromium 内核自动处理不同网站的：
– 动态加载内容 (XHR/WebSocket)
– JavaScript 渲染差异
– 反爬虫机制规避 - 统一数据接口::
1. 标准化输出格式（强制转换 CSV/JSON/XML）
2. 内置字段映射工具处理异构数据
3. 提供 XPath/CSS 选择器调试器 - Error recovery mechanism::
– 自动重试失败的 API 调用
– 网页加载超时自动刷新
– 支持断点续采
Hands-on advice::
对于复杂场景，可以：
1. 先使用”试运行”模式采集样本数据
2. 通过命令行调试数据解析逻辑
3. 创建验证规则确保数据质量
This answer comes from the articleSuna (Kortix AI): Intelligent Agents Integrating Browser Operations and Data AnalyticsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样解决跨平台数据采集的兼容性问题并实现自动化处理？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil