LaVague

用大白话指挥浏览器干活，无需写代码

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署搜索知识 🍴 复刻 575 🐛 待处理 106 👀 关注 51

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GitHub 星标 ★ 6396

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源框架，Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署。

项目预览

项目数据

分类搜索知识

开发团队lavague-ai

官网地址https://docs.lavague.ai/en/latest

GitHubhttps://github.com/lavague-ai/LaVague

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源框架，Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型ai,browser,large-action-model,llm,oss,rag

GitHub 星标★ 6396

上线时间2024-02-26 00:00:00

代码更新2025-01-21

仓库体积98.1 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数3

项目介绍

LaVague是一个基于大语言模型（LLM）的Web自动化框架，旨在通过自然语言指令驱动AI代理完成网页操作任务。它解决了传统网页自动化脚本编写复杂、维护成本高的问题，让用户无需编写代码即可实现浏览器自动化。其核心能力包括：将用户意图解析为可执行的浏览器操作序列、支持多步骤任务规划、集成Selenium等浏览器控制工具，并提供交互式界面供用户实时观察和调整代理行为。LaVague特别适合处理表单填写、数据抓取、页面导航等重复性网页操作，可显著提升工作效率。项目基于Python开发，采用模块化设计，便于扩展和定制。

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 ★ 6396

技术标签

ai browser llm oss rag

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 开发环境（LaVague 为 Python 项目，README 未指定具体版本）
可用的 LLM API Key（默认调用 OpenAI 的 gpt-4o）
能访问 GitHub 与 docs.lavague.ai 的网络环境
本地浏览器环境（框架用于驱动网页自动化操作）

安装与启动步骤

1准备 Python 环境

LaVague 为 Python 框架，请先在本机安装 Python 与 pip；README 未给出具体版本要求，建议使用较新的稳定版。
```
python --version
```
2克隆项目源码

README 未提供安装命令，先从 GitHub 拉取仓库源码作为后续参照；具体安装方式以官方文档为准。
```
git clone https://github.com/lavague-ai/LaVague.git
cd LaVague
```
3准备 LLM 密钥

框架默认使用 OpenAI 的 gpt-4o 执行 LLM 调用，需提前准备 OpenAI API Key，否则 Agent 无法规划动作。
```
export OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxx
```
4查看官方文档

README 的 Getting Started 章节为空，请打开官方文档按 Getting Started 指引完成依赖安装与示例运行。
5运行你的第一个 Agent

参照文档用自然语言目标创建 Web Agent（例如“打印某个库的安装步骤”），观察其生成并执行浏览器操作。