TextWeb: когда скриншоты весят как слоны, а нужны муравьи

Проблема, о которой все молчат

Сколько весит скриншот средней веб-страницы? 800KB? 1.2MB? А если страница с кучей рекламы и анимаций? 2-3MB легко. Теперь представьте, что ваш AI-агент делает десятки таких скриншотов в рамках одной задачи. Контекстное окно модели стремительно заполняется, токены сгорают как спички, а вы платите за воздух.

В 2026 году эта проблема стала особенно острой с распространением локальных агентных AI, где каждый мегабайт на счету. Традиционные подходы к веб-скрапингу либо слишком тяжелые, либо слишком хрупкие.

Что такое TextWeb и как он работает

TextWeb - это open-source инструмент, который превращает веб-страницы в структурированные текстовые сетки. Вместо пикселей - символы. Вместо RGB-значений - семантические метки.

Основная идея проста до гениальности: браузер рендерит страницу, но вместо сохранения изображения TextWeb анализирует DOM, вычисляет визуальное расположение элементов и создает текстовое представление сетки.

1 Как выглядит преобразование

Вот пример для простой страницы:

Обычный HTML: куча div'ов, стилей, скриптов. 150KB минимум.

TextWeb результат:

Каждый элемент в квадратных скобках - это семантический блок. Модель понимает, что [ARTICLE] - это статья, [TITLE] - заголовок, [AUTHOR] - автор. При этом весь файл весит 2-5KB вместо 1MB+.

Интеграции: где это уже работает

MCP (Model Context Protocol) сервер

TextWeb поставляется как полноценный MCP-сервер. Подключаете его к Claude Desktop, Cursor или любому другому инструменту с поддержкой MCP - и получаете доступ к веб-страницам через текстовые сетки.

Конфигурация проще простого:

{
  "mcpServers": {
    "textweb": {
      "command": "npx",
      "args": ["textweb-mcp-server"],
      "env": {
        "TEXTWEB_API_KEY": "your_key_here"
      }
    }
  }
}

LangChain инструмент

Для тех, кто еще использует LangChain (хотя после прочтения этой статьи многие переходят на более легкие решения), TextWeb предлагает нативный инструмент:

from textweb.langchain import TextWebTool
from langchain.agents import initialize_agent

# Создаем инструмент
textweb_tool = TextWebTool(
    api_key="your_key",
    max_grid_size=1000  # Ограничиваем размер сетки
)

# Добавляем в агента
agent = initialize_agent(
    tools=[textweb_tool],
    llm=llm,
    agent="zero-shot-react-description"
)

# Теперь агент может "видеть" веб-страницы
result = agent.run(
    "Найди последние статьи про AI-агенты на сайте example.com"
)

CrewAI интеграция

CrewAI в 2026 году стал стандартом для мульти-агентных систем. TextWeb встраивается как Task Tool:

from textweb.crewai import TextWebCrewTool
from crewai import Agent, Task, Crew

# Создаем исследователя с доступом к вебу
researcher = Agent(
    role='Web Researcher',
    goal='Находить актуальную информацию в интернете',
    tools=[TextWebCrewTool()],
    verbose=True
)

task = Task(
    description='Проанализируй последние релизы фреймворков для AI-агентов',
    agent=researcher,
    expected_output='Сводка по 5 последним релизам'
)

Сравнение с альтернативами

Главное преимущество TextWeb - он сохраняет визуальную структуру, которую теряют традиционные скраперы. Модель видит не просто текст, а расположение текста. Заголовок сверху, навигация слева, контент по центру - все это остается.

Практические примеры использования

Исследовательский агент

Представьте агента, который анализирует новости. Вместо того чтобы загружать 10 скриншотов по 1.5MB каждый (15MB всего), он загружает 10 текстовых сеток по 4KB (40KB). Разница в 375 раз. Контекстное окно GPT-4.5-Turbo (да, в 2026 году он уже вышел) вмещает в 375 раз больше страниц.

Мониторинг изменений

TextWeb идеально подходит для отслеживания изменений на сайтах. Поскольку структура сохраняется, можно сравнивать не просто текст, а расположение элементов. Исчезла кнопка "Купить"? Появился новый раздел? TextWeb покажет это сразу.

Обучение собственных моделей

Текстовые сетки - отличный датасет для обучения моделей пониманию веб-интерфейсов. Вместо миллионов скриншотов можно использовать легковесные текстовые представления. Особенно актуально для тех, кто строит локальные RAG-пайплайны с ограниченными ресурсами.

Подводные камни и ограничения

Не все так радужно. TextWeb плохо работает с:

• Сайтами на Flash (да, такие еще есть)
• Сложными интерактивными графиками
• Капчами и защищенными формами
• Сайтами, требующими сложной аутентификации

Но для 95% типовых задач - новостные сайты, блоги, документация, каталоги - он работает идеально.

Кому нужен TextWeb прямо сейчас

Если вы делаете что-то из этого списка, берите TextWeb сегодня:

1. Разрабатываете AI-агентов для веб-исследований
2. Строите автономные исследовательские системы
3. Оптимизируете стоимость вызовов LLM API
4. Работаете с ограниченным контекстным окном
5. Нуждаетесь в быстром мониторинге изменений на сайтах

Особенно актуально для тех, кто использует легковесные рантаймы вроде Cogitator, где каждый килобайт на счету.

Как начать использовать

Все просто:

# Установка
npm install textweb
# Или через pip
pip install textweb-python

# Базовое использование
import textweb

# Конвертируем URL в текстовую сетку
grid = textweb.convert_url(
    "https://example.com",
    grid_size=800,  # Максимальное количество символов
    include_styles=False  # Не включаем CSS-классы
)

print(f"Размер сетки: {len(grid)} символов")
print(grid[:500])  # Первые 500 символов

Для сложных сценариев есть CLI-интерфейс и Docker-образ. Документация на GitHub подробная, с живыми примерами.

Что будет дальше

Разработчики TextWeb анонсировали на 2026 год:

• Поддержку мобильных viewport (уже в бета)
• Интеграцию с AgentCrawl для автоматического перехода на headless-браузер
• Плагин для VS Code и Cursor
• Расширенную семантическую разметку (выделение цен, рейтингов, дат)

Самое интересное - работа над "обратным преобразованием": из текстовой сетки обратно в приблизительный HTML. Это открывает возможности для AI-редактирования веб-страниц.

TextWeb не идеален. Но он решает конкретную проблему - огромный вес скриншотов - настолько эффективно, что становится стандартом. Как когда-то JPEG заменил BMP в вебе. Просто потому, что 2KB против 2MB - это не конкуренция, это издевательство.

Если ваши AI-агенты до сих пор "едят" мегабайты скриншотов, попробуйте TextWeb. Первый конвертированный URL будет бесплатным (шутка, весь инструмент open-source). Но экономия на токенах - очень даже реальная.

P.S. Кстати, если вы только начинаете работать с AI-агентами, возможно, вам пригодится курс по AI-креатору: созданию контента с помощью нейросетей. Не реклама, просто часто вижу, как люди пытаются изобрести велосипед там, где уже есть готовые решения.