问小创
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6月初，AI开发服务商TinyFish正式开源其全新多智能体系统BigSet，该工具支持用户仅通过自然语言描述需求，即可自动调取实时网页数据生成符合要求的结构化动态数据集，大幅降低AI训练、市场调研等场景的数据采集预处理门槛，目前已在全球主流开源平台开放完整代码与使用文档，上线首周开发者关注度突破万人次。
对于绝大多数AI开发者和行业分析师而言，“数据荒”从来不是指公开数据太少，而是想要快速拿到符合特定需求的结构化数据成本太高——写爬虫、去重、清洗、对齐格式，一系列操作往往要耗去项目过半的时间成本。
据2026年Q1全球AI开发生态报告显示，中小规模AI研发项目中，数据采集与预处理环节的平均耗时占整体研发周期的62%，近7成非技术背景的从业者表示，无法独立完成定制化数据集的搭建工作，很多创新想法卡在了“拿不到合适的数据”这第一步。
过往市面上的数据集工具要么需要用户掌握代码能力编写爬虫脚本，要么仅能提供固定时间范围的静态数据集，无法满足实时调研、动态模型训练等场景的需求，缺口长期存在。
此次TinyFish推出的BigSet核心是一套分工明确的多智能体工作流：需求解析智能体先把用户的自然语言需求拆解成明确的数据维度、时间范围、格式要求；数据爬取智能体自动在公开网页中定向检索符合要求的实时数据，自动避开常规反爬限制；数据清洗智能体自动完成去重、补全缺失值、统一单位等操作；最后导出智能体根据用户需求输出CSV、JSON等常用格式的文件，还支持设置自动更新频率，形成可实时同步的“活数据集”。
在实测场景中，完成一份包含10个维度、千条量级的行业数据集，BigSet的平均耗时仅为4分钟，同等工作量下人工处理至少需要3个工作日，效率提升超过100倍。
本次TinyFish选择完全开源BigSet的全部代码，无任何商用限制，个人开发者和企业都可以免费使用、二次修改。同时官方还配套上线了120个覆盖电商、消费电子、文娱等领域的预设模板，用户哪怕不懂任何数据相关知识，直接修改模板里的需求关键词就能生成自己需要的数据集。
据了解，TinyFish团队后续还将推出BigSet的企业级私有化版本，支持对接企业内部数据源，满足金融、医疗等强合规行业的数据集搭建需求。在AI开发逐步走向大众化的当下，这类降低环节门槛的工具，正在让更多非技术背景的创作者有机会把想法变成落地的AI应用。
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