Recopilación de datos de IA

Usa la infraestructura de proxies de CyberYozh para facilitar la recopilación de datos de IA 

Recopila datos web públicos para agentes de IA, pipelines RAG, servidores MCPe investigación de agentes con la infraestructura de proxies de CyberYozh. Enruta trabajos de recopilación a través de IPs con ubicación específica, mantén las sesiones estables y alimenta agentes de Playwright, Scrapy y navegadores sin concentrar el tráfico en una sola identidad de red.

Proxies rotativos para control de agentes, recopilación de datos y entrenamiento

Los proxies residenciales rotativos distribuyen la recopilación web pública de alto volumen a través de un pool de más de 100M de IPs para que los crawlers se mantengan bajo los límites de tasa. Son la opción predeterminada para recopilación básica de datos de IA y scraping de IA APIs.

• Actualiza fuentes RAG en documentos públicos, catálogos y centros de ayuda

  • Programa recrawls sin fijar una IP a una sola base de conocimiento

  • Mantén trabajos de web scraping dentro de los límites de tasa publicados

• Ensambla datos de entrenamiento de IA y recopilación de datos LLM

  • Rota por solicitud a través de más de 195 países para texto público multilingüe

  • Recopila reseñas, listados y páginas de competidores para características del modelo

• Controla bucles de agentes que reintentan después de respuestas 429 o CAPTCHA

  • Mantén una ventana sticky corta solo cuando la paginación necesite continuidad

Proxies móviles para recopilación de datos sociales y autenticación de agentes

Los proxies móviles usan IPs reales de operadores LTE/5G, por lo que las plataformas sensibles a la confianza tratan el tráfico de recopilación como más cercano a usuarios de smartphones. Despliégalos para autenticación de agentes, recopilación de datos sociales y verificaciones públicas con pago.

• Autenticar agentes de IA y cuentas de scraper donde la reputación del operador importa

  • Superar verificaciones SMS y antifraude antes de que comience la construcción del conjunto de datos

  • Aislar cada agente en un canal móvil dedicado

• Recopilar texto público de redes sociales, foros e intención de leads para modelos conversacionales

  • Extraer feeds localizados que difieren en diseños móviles

  • Emparejar salidas con navegadores antidetect y teléfonos en la nube

• Completar pasos de vista previa local o pago que rechazan rangos de datacenter

Proxies residenciales para presencia de agentes de IA a largo plazo

Los proxies residenciales proporcionan IPs estables respaldadas por ISP para recopilación de múltiples pasos y con inicio de sesión. Usa móvil para autenticaciones, residencial rotativo para rastreos masivos y residencial estático para presencia de agentes a largo plazo, recopilación de datos localizadosy datos SERP.

• Mantener agentes de Browser Use en una geo a través de investigación pública de múltiples pasos

  • Preservar cookies, idioma y contexto de ciudad a través de acciones de página

  • Rastrear nuevamente las mismas fuentes para actualizar RAG sin cambiar identidad a mitad de sesión

• Monitorear escaparates públicos, listas de leads y resultados de búsqueda locales

  • Hacer coincidir SERPs a nivel de ciudad o código postal con el mercado que el modelo debe evaluar

  • Asignar una IP residencial por trabajo de evaluación de larga duración

Proxies de datacenter para pruebas y monitoreo

Los proxies de datacenter son rápidos y económicos para APIs abiertas, conjuntos de datos públicos y staging. Úsalos para probar agentes y monitorear fuentes ligeramente protegidas, no inicios de sesión sensibles a la confianza.

• Probar enrutamiento para agentes

  • Realizar pruebas de humo en scrapers antes de mover el mismo trabajo a salidas residenciales o móviles

• Ejecutar monitoreo de precios con IA contra catálogos abiertos y APIs

  • Extraer GitHub, registros de paquetes y documentación pública a alto QPS

• Realizar pruebas de carga en automatización web pipelines en staging sin consumir tráfico residencial

Infraestructura de CyberYozh para agentes de IA

Descubre cómo CyberYozh instrumenta, dirige, controla y verifica la calidad de flujos de trabajo de agentes de IA para OpenAI, Claude, Gemini, Perplexity, Midjourney, DeepSeeky stacks similares.

Número virtual para autenticaciones de agentes de IA en plataformas

Un número virtual completa la verificación por SMS para que las cuentas de recolección y los agentes puedan acceder a fuentes públicas protegidas por inicio de sesión sin SIMs personales.

• Verificar cuentas de scraper e investigación en la misma ubicación geográfica que el proxy

• Mantener un número por identidad de agente durante la construcción de conjuntos de datos

Tarjeta virtual para pagos en monedas locales

Una tarjeta virtual paga por SaaS regional, herramientas de datos y flujos de vista previa en moneda local sin mezclar la banca personal en los pipelines.

• Aislar el gasto por agente o proyecto de recolección

• Completar pagos de herramientas o checkouts de datos públicos requeridos por un flujo de trabajo

Yozh Scraper para recolectar datos de IA y automatizar agentes

Yozh Scraper es un scraper de código abierto basado en Docker que enruta trabajos de Playwright a través de proxies de CyberYozh y devuelve HTML, campos o capturas de pantalla para RAG y entrenamiento.

• Ejecuta rastreos preconfigurados y trabajos MCP en salidas rotativas, móviles o de datacenter

Herramientas de verificación para garantizar alta calidad de todo lo anterior

Los verificadores de CyberYozh califican IPs, números y tarjetas antes de una ejecución para que los activos marcados nunca entren en un trabajo de recopilación en producción.

• Prefiltra salidas con Fraud Score antes de un rastreo de corpus

• Valida activos de SMS y tarjetas utilizados en autenticación de agentes

Infraestructura de automatización de CyberYozh

Usa la API de automatización para aprovisionar, rotar y renovar proxies dentro de pipelines de recopilación.

• Controla agentes de Playwright, Seleniumy Puppeteer con salidas por contexto

• Prueba endpoints en Postman y scripts de producción en Python