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让AI替你操作浏览器,复杂网页任务全自动搞定
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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 2439
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使用教程
环境要求
- Python 环境(需可执行 pip 命令)
- 至少一个模型 API Key:Gemini / Anthropic / OpenAI
- 能访问 pip 源与 Playwright 浏览器下载源
- 本地安装 Chrome 浏览器(仅使用 --local-chrome 模式时需要)
安装与启动步骤
-
1安装 Index 包
用 pip 安装 lmnr-index 及 lmnr 全部依赖。README 指定包名为 lmnr-index,注意别装错名字。
pip install lmnr-index 'lmnr[all]' -
2安装 Chromium
Index 基于 Playwright 驱动浏览器,必须单独安装 Chromium 内核,否则启动时会报找不到浏览器。
playwright install chromium -
3配置模型密钥
在项目根目录新建 .env 文件,按需填入 Gemini、Anthropic、OpenAI 的 API Key,键名必须与 README 一致。
GEMINI_API_KEY=sk-xxxxxxxx ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxxxxx OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxx -
4启动交互 CLI
执行 index run 进入交互模式,按提示选择模型(1 Gemini 2.5 Flash、2 Claude 3.7 Sonnet、3 OpenAI o4-mini),再用自然语言下达任务。
index run -
5复用本地 Chrome
如果希望沿用自己 Chrome 中已登录的账号会话,加 --local-chrome 参数,默认使用系统默认 Chrome 路径。
index run --local-chrome -
6代码中集成
也可作为 Python 库调用。README 只展示了导入部分与 Pydantic 结构化输出思路,完整调用示例请以仓库文档为准。
import asyncio from index import Agent, GeminiProvider from pydantic import BaseModel from lmnr import Laminar import os
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
GEMINI_API_KEY | 是 | Gemini 模型密钥,使用 Gemini 2.5 Pro/Flash 时必填 | sk-xxxxxxxx |
ANTHROPIC_API_KEY | 是 | Anthropic 密钥,使用 Claude 3.7 Sonnet 时必填 | sk-ant-xxxxxxxx |
OPENAI_API_KEY | 是 | OpenAI 密钥,使用 o4-mini 时必填 | sk-xxxxxxxx |
如何确认成功
执行 index run 后出现 Interactive Mode 文本界面并提示 Loaded existing browser state,输入指令后能看到 Step 1、Step 2 等实时执行步骤,即启动成功。
常见问题
Q:必须配置全部三个 API Key 吗?
A:不需要。它们是不同模型提供商的可选密钥:只用 Gemini 就配 GEMINI_API_KEY,只用 Claude 就配 ANTHROPIC_API_KEY,按你选择的模型配置对应项即可。
Q:CLI 支持哪些模型?
A:README 列出的模型有 Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.5 Flash、Claude 3.7 Sonnet(扩展思考)和 OpenAI o4-mini,交互启动时会让你从列表中选择。
Q:如何让 Agent 使用我已登录的浏览器?
A:使用 index run --local-chrome 启动,会复用你本机 Chrome 实例上的登录会话,而不是新开一个干净浏览器。
Q:对话历史或浏览器状态会丢失吗?
A:不会。CLI 支持会话之间的浏览器状态持久化,并支持后续追问消息,还提供让人类接管的操作。
注意事项
- .env 文件应放在项目根目录,README 未说明其他位置。
- Index 用 Playwright 驱动浏览器,务必先执行 playwright install chromium。
- API Key 属于敏感信息,不要提交到 Git 仓库或公开分享。
- 项目处于快速迭代阶段,命令与参数可能随版本变化,以仓库最新文档为准。
核心亮点
- 支持Claude 3.7和Gemini Pro等主流大模型,灵活适配不同场景
- 在多个基准测试中达到SOTA水平,任务完成率领先同类项目
- 开源且代码结构清晰,便于二次开发和定制化集成
不足之处
- 依赖外部大模型API,运行成本可能较高
- 文档/社区待观察
适用场景
- 自动化网页数据采集与整理
- 复杂表单填写与流程操作
- 网页应用的功能测试与验证
替代项目
browser-use、Playwright MCP、Skyvern
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