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🚀 「网页操作告别重复劳动！AI智能浏览器实现全自动抓取，效率提升300%」
大家好，我是蚝油菜花。你是否也经历过这些崩溃时刻——
- 👉 彻夜写爬虫代码，却被反爬机制拦截到怀疑人生
- 👉 手动重复点击网页按钮，机械操作导致腱鞘炎警告
- 👉 多平台数据采集时，开了20个标签页却找不到关键信息...
今天要揭秘的 Browser Use ，正在用AI重新定义浏览器自动化！这个支持GPT-4/Claude的神器，能让你：
- ✅ 像人类一样智能操作：视觉识别按钮+理解网页语义，绕过99%反爬机制
- ✅ 并发管理多标签页：同时处理10个任务不混乱，自动提取结构化数据
- ✅ 自定义动作扩展：通过@action装饰器，3行代码就能对接数据库/生成报表
已经有金融公司用它自动抓取财报数据，跨境电商团队靠它批量上架商品——你的浏览器即将获得「钢铁侠的贾维斯」同款智能！
🚀 快速阅读
- 功能：支持多标签页管理、视觉识别、内容提取等。
- 技术：集成大型语言模型，使用自动化工具模拟人类操作。
- 应用：适用于在线订票、求职申请、数据收集等场景。
Browser Use 是什么
Browser Use 是一款专为大语言模型（LLM）设计的智能浏览器工具，旨在让 AI 代理能够像人类一样自然地浏览和操作网页。它支持多标签页管理、视觉识别、内容提取，并能记录和重复执行特定动作。
Browser Use 还支持开发者自定义动作，如保存文件、推送到数据库等。它兼容多种主流的大型语言模型，如 GPT-4 和 Claude，并能并行运行多个 AI 代理，具备自我修正功能，从而提高任务执行的准确性和效率。
Browser Use 的主要功能
- 网页浏览与操作：AI 代理能像人类用户一样浏览网页和执行操作。
- 多标签页管理：支持同时管理多个浏览器标签页，提高任务处理效率。
- 视觉识别与内容提取：识别网页视觉元素并提取 HTML 内容。
- 操作记录与重复执行：记录 AI 在浏览器中执行的操作，并能重复这些操作。
- 自定义动作支持：支持开发者定义和执行自定义动作，例如保存数据到文件或推送到数据库。
- 主流 LLM 模型支持：兼容多种大型语言模型（LLM），如 GPT-4、Claude、Llama 等。
Browser Use 的技术原理
- 集成 LLM 模型：集成大型语言模型（LLM）理解和执行复杂的网页任务。
- 浏览器自动化：用自动化工具如 Playwright，模拟人类用户的浏览器操作。
- 异步编程：支持异步编程，让 AI 代理能非阻塞地执行网络请求和浏览器操作。
- 自定义动作注册：支持开发者用装饰器或 Pydantic 模型注册自定义动作，扩展 AI 代理的功能。
- 上下文管理：基于浏览器上下文（Browser Context）管理不同代理的独立会话，保持状态隔离。
- XPath 和元素定位：用 XPath 和其他方法定位网页元素，实现精确的网页交互。
如何运行 Browser Use
Browser-use 是一个强大的工具，允许用户通过 AI 代理控制浏览器，实现自动化任务。以下将详细介绍如何安装、配置和运行 Browser-use，同时提供一个简单的代码示例帮助你快速上手。
快速开始！
1. 安装 Browser-use
Browser-use 需要 Python 3.11 或更高版本。首先，通过 pip 安装该工具：
pip install browser-use
接下来，安装 Playwright，这是 Browser-use 的依赖项：
playwright install
2. 编写并运行示例代码
以下是一个简单的代码示例，展示如何使用 Browser-use 来比较两个模型的价格：
from langchain_openai import ChatOpenAI
from browser_use import Agent
import asyncio
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
async def main():
# 初始化代理，指定任务和使用的语言模型
agent = Agent(
task="比较 gpt-4o 和 DeepSeek-V3 的价格",
llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
)
# 运行代理
await agent.run()
# 执行异步任务
asyncio.run(main())
3. 配置 API 密钥
在运行代码之前，确保在 .env 文件中添加所需的 API 密钥。例如，如果使用 OpenAI 的模型，添加以下内容：
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
更多配置和选项，请参考Browser-use 的项目文档。
- Browser-use 的项目文档：https://docs.browser-use.com
通过 WebUI 测试 Browser-use
除了代码方式，Browser-use 还支持通过 Gradio WebUI 进行测试。以下是运行 Gradio 示例的步骤：
1. 安装 Gradio
首先，通过 uv 安装 Gradio：
uv pip install gradio
2. 启动 Gradio 示例
运行以下命令启动 Gradio 示例：
python examples/ui/gradio_demo.py
启动后，你可以在本地浏览器中访问 Gradio 提供的界面，进行交互式测试 Browser-use。
Browser Use 示例代码和演示
Browser-use 提供了多种实际应用场景的示例代码，以下是一些常见任务的演示：
1. 自动添加购物车并结账
通过以下代码，AI 代理可以自动将商品添加到购物车并完成结账：
Task: Add grocery items to cart, and checkout.
示例代码：https://github.com/browser-use/browser-use/blob/main/examples/use-cases/shopping.py
2. 将 LinkedIn 粉丝添加到 Salesforce
以下任务展示了如何将最新的 LinkedIn 粉丝添加到 Salesforce 的潜在客户列表中：
Prompt: Add my latest LinkedIn follower to my leads in Salesforce.
3. 自动申请机器学习相关职位
通过读取简历并搜索相关职位，AI 代理可以自动完成职位申请任务：
Prompt: Read my CV & find ML jobs, save them to a file, and then start applying for them in new tabs, if you need help, ask me.'
示例代码：https://github.com/browser-use/browser-use/blob/main/examples/use-cases/find_and_apply_to_jobs.py
4. 自动写文档并保存为 PDF
以下任务展示了如何在Google Docs中写一封信，并将其保存为PDF文档：
Prompt: Write a letter in Google Docs to my Papa, thanking him for everything, and save the document as a PDF.
Browser Use 的未来展望
Browser-use 的目标是让用户能够通过简单的指令完成复杂的浏览器任务。以下是其未来发展的主要方向：
代理功能改进
- 改进代理的记忆能力（如总结、压缩、RAG 等）
- 增强规划能力（加载特定网站上下文）
- 减少令牌消耗（优化系统提示和 DOM 状态）
DOM 提取优化
- 提高对日期选择器、下拉菜单等特殊元素的提取能力
- 改进 UI 元素的状态表示
任务重运行
- 使用 LLM 作为回退机制
- 简化工作流模板的定义
- 返回 Playwright 脚本以供进一步使用
数据集与用户体验
- 创建复杂任务的数据集
- 提供高质量的 GIF 演示
- 开发更多教程和实际应用场景
资源
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