LLM-агент против SerpApi: кто быстрее найдёт резюме кандидата

В одном из проектов понадобилось собрать структурированные данные о кандидатах из открытых источников: поисковой выдачи, профилей на GitHub, GitLab и профессиональных сетей. Задача — не просто найти людей, а нормализовать информацию о роли, стеке и опыте.

Команда сравнила два подхода: готовый SerpApi (API для парсинга поисковой выдачи) и собственного LLM-агента на базе языковой модели. SerpApi показал себя быстрее и дешевле на прямых запросах, но агент лучше справлялся с нестандартными источниками и извлекал данные из слабоструктурированных страниц.

Вывод: для массового сбора с известных площадок достаточно SerpApi, а для глубокого анализа редких профилей или GitHub-репозиториев эффективнее LLM-агент. Полный разбор кейса — в статье на Habr.