今天的汇合标志着项目从“单点功能开发”进入了“系统集成测试”阶段。AI Agent 的接入使得复杂的租房决策变得极其简单——用户只需说出需求，系统便能自动完成数据获取、清洗、评分和推荐。优化 Agent 提示词：提高 ReAct 模式下工具调用的准确率。前端联调：将 CLI 的能力移植到 Web 前端界面。评分权重微调：收集真实用户反馈，动态调整 6 个维度的权重系数，使推荐结果更符合人类直觉。

今天的汇合标志着项目从“单点功能开发”进入了“系统集成测试”阶段。AI Agent 的接入使得复杂的租房决策变得极其简单——用户只需说出需求，系统便能自动完成数据获取、清洗、评分和推荐。优化 Agent 提示词：提高 ReAct 模式下工具调用的准确率。前端联调：将 CLI 的能力移植到 Web 前端界面。评分权重微调：收集真实用户反馈，动态调整 6 个维度的权重系数，使推荐结果更符合人类直觉。

今天的汇合标志着项目从“单点功能开发”进入了“系统集成测试”阶段。AI Agent 的接入使得复杂的租房决策变得极其简单——用户只需说出需求，系统便能自动完成数据获取、清洗、评分和推荐。优化 Agent 提示词：提高 ReAct 模式下工具调用的准确率。前端联调：将 CLI 的能力移植到 Web 前端界面。评分权重微调：收集真实用户反馈，动态调整 6 个维度的权重系数，使推荐结果更符合人类直觉。

今天的汇合标志着项目从“单点功能开发”进入了“系统集成测试”阶段。AI Agent 的接入使得复杂的租房决策变得极其简单——用户只需说出需求，系统便能自动完成数据获取、清洗、评分和推荐。优化 Agent 提示词：提高 ReAct 模式下工具调用的准确率。前端联调：将 CLI 的能力移植到 Web 前端界面。评分权重微调：收集真实用户反馈，动态调整 6 个维度的权重系数，使推荐结果更符合人类直觉。

我们登陆后，在网页的控制面板中打开网络板块，查看请求中携带的请求头中cookie信息。手动复制，做法简单，高效。但是cookie通常有有效期，过期后，cookie失效，代码进而也失效。严重问题：风控中有检验设备的函数，request库无法模拟，必然触发风控，输入验证码，或者sms。我们使用的是request库，也能够像目标服务器发送post请求，我们查看登录时，发送了哪些包。如果链家要增加筛选条件

关于虚拟手机号进行虚拟用户的注册行为，我们之后再讲。这里由于链家的严格反爬及本人的能力有限，这里不得不考虑降级策略。

摘要：本文介绍了使用Python爬取链家租房数据的技术方案。通过分析链家网站URL构成和页面结构，选择requests+lxml作为爬虫工具，重点实现了伪装请求头、Cookie管理、页面解析等功能。文章详细讲解了房源列表页的解析逻辑，包括标题、基本信息、价格等关键字段的提取方法，并提供了完整的爬虫类实现代码。最后提到在实际爬取过程中遇到乱码、加密、验证码等问题，将在后续文章中继续探讨解决方案。