browser-use

AI 替你在网上跑腿,填表下单全包圆

开源 🏷️基础免费,高级付费 ✅ 目前可打开 开源模型 🍴 复刻 13428 🐛 待处理 627 👀 关注 476
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 120283
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️基础免费,高级付费 支持限时试用 · 提供免费开源版本,另有云端服务,基础功能免费,高级功能需付费订阅。

项目预览

browser-use 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类开源模型
开发团队browser-use
定价模式🏷️基础免费,高级付费
价格说明提供免费开源版本,另有云端服务,基础功能免费,高级功能需付费订阅。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai-agents,ai-tools,browser-agent,browser-automation,browser-use,cdp,cloud-browser,computer-use,headless-browser,llm,mcp,playwright,python,remote-browser,stealth-browser,web-automation,web-scraping
GitHub 星标★ 120283
上线时间2024-10-31 00:00:00
代码更新2026-11-08
仓库体积38.1 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数18

项目介绍

让 AI 智能体真正「看得懂」网页,通过浏览器自动化轻松完成在线任务,如填表、下单、数据采集等,让大模型直接操控浏览器干活。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 120283

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:进阶 约 10 分钟 部署方式:库/依赖 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • Python 环境(项目开发语言为 Python)
  • 一个可用的大模型(LLM)服务及其 API Key,用于驱动智能体
  • 能访问 GitHub 与官方文档站点 https://docs.browser-use.com 的网络环境
  • 浏览器运行环境(项目基于 Playwright 做浏览器自动化,具体依赖见官方文档)

安装与启动步骤

  1. 1获取项目源码

    从 GitHub 克隆仓库到本地,后续安装与示例脚本都在该目录中进行。

    git clone https://github.com/browser-use/browser-use.git
  2. 2检查 Python 环境

    确认本机已安装 Python 并可在命令行调用;README 节选未说明具体版本要求,请以官方文档为准。

    python --version
  3. 3查阅官方文档

    README 的 Quickstart 正文未包含在节选中,安装命令、依赖和环境变量请以官方文档为准。

  4. 4准备模型密钥

    申请一个大模型服务的 API Key,供智能体在做浏览器决策时调用;变量名与配置方式见官方文档。

  5. 5可选的云端试用

    不想本地配置环境时,可直接使用官方云服务,在网页端创建并运行浏览器任务。

关键配置

配置项必填说明示例
模型 API Key是驱动智能体决策的模型服务密钥,具体环境变量名以官方文档为准sk-xxxxxxxx

如何确认成功

按官方文档 Quickstart 运行示例脚本,浏览器能自动打开目标网页且终端无报错,即为成功。

常见问题

Q:README 里没有给出 pip install 命令,怎么安装?

A:本次拿到的 README 节选只保留了 Quickstart 标题,没有安装正文。请以官方文档 https://docs.browser-use.com 的安装说明为准,不要照搬本文推测的命令。

Q:不想在本地折腾环境怎么办?

A:README 中提供了官方云服务入口 https://cloud.browser-use.com,可在线创建并运行浏览器自动化任务,无需自行配置 Python 环境。

Q:运行起来需要哪些前提?

A:需要 Python 环境、一个可用的大模型服务及其 API Key,以及浏览器自动化所需的浏览器运行环境(项目基于 Playwright)。

Q:项目更新频繁吗,教程会不会过时?

A:该项目 GitHub 星标已超过 11 万,迭代较快,命令和参数可能变化,建议始终对照官方文档的最新说明操作。

注意事项

  • 本教程仅依据所给 README 节选整理,节选中未包含具体安装命令,实际安装步骤请以官方文档为准。
  • 项目基于 Playwright 做浏览器自动化,首次运行可能需要下载浏览器内核,具体做法见官方文档。
  • 本地自建与官方云服务两条路线任选其一,云端方式可跳过环境配置环节。

核心亮点

  • 基于 Playwright,提供稳定的浏览器控制能力,支持多标签页、点击、填写表单等操作
  • 专为 LLM/Agent 设计,可将自然语言任务转换为浏览器操作,降低开发门槛
  • GitHub 星标超 10 万,社区活跃,文档和示例丰富,便于快速上手

不足之处

  • 过度依赖 LLM 的推理结果,复杂页面或动态内容下可能产生错误操作,稳定性待验证
  • 运行需配置 API Key,实际使用成本受模型调用次数影响,不适合高频轻量任务

适用场景

  • 构建能自主完成查询、下单、填表等任务的 AI 个人助理
  • 端到端网页测试和低代码 RPA 自动化流程
  • 从网站批量提取结构化数据并交给下游 Agent 处理

替代项目

Playwright、Selenium、Crawlee

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