WebRPA 是自动化工作流领域的开源项目,由 pmh1314520 开发,2025 年首次发布。
在全站 13,276 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(1,895)位列前 30%,在自动化工作流分类中处于中上游。
项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-28。
它主要面向的使用场景是:运营人员批量采集竞品价格与商品信息。同类可对比的替代方案包括 n8n、Activepieces、Robot Framework。

拖拽模块搭流程,不写代码搞定网页采集与自动化
WebRPA 是一款基于 Python 与 Playwright 的无代码自动化工作流工具,用户通过拖拽模块即可搭建流程,无需编程就能完成网页数据采集、表单批量填写、自动化测试等任务。它把浏览器操作、OCR 文字识别、图像识别、人脸识别、音视频处理等能力封装成可视化节点,底层整合了 ddddocr、easyocr、OpenCV、face-recognition、ffmpeg、pandoc 等组件,前端用 React 搭建编排界面,后端以 FastAPI 提供服务,并支持 Node.js/Express 扩展。相比直接写 Selenium 或 Playwright 脚本,它降低了使用门槛,适合运营、测试和业务人员快速实现重复性工作的自动化,也方便开发者把常用流程沉淀成可复用模板。项目当前约 1895 星,处于成长阶段,提供 QQ 交流群便于反馈。
1下载最新压缩包
打开项目 Releases 页面 https://github.com/pmh1314520/WebRPA/releases ,下载最新版 7z 压缩包(内含最新源代码和运行环境)。
2解压压缩包
用 7z 等工具把下载的压缩包解压到本地目录,解压后即可使用,无需额外安装依赖。
3运行启动器
进入解压目录,双击运行 WebRPA启动器.exe,启动器中可配置后端和前端端口号。
4启动 WebRPA 服务
在启动器界面点击“启动 WebRPA”按钮,等待后端与前端服务启动完成。
5访问前端界面
启动器会自动打开浏览器访问前端界面;也可手动访问 http://localhost:5921 使用编辑器。
6检查端口占用
若服务无法启动并提示端口冲突,用该命令查看端口占用情况,必要时在启动器或配置文件中换端口。
netstat -ano | findstr :52417按需装功能包
2.5.0 起重量级能力拆分为 13 个功能包,在编辑器右上角“更多”→“功能模块包”中上传 zip 安装,随装随用无需重启。
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
backend.host | 否 | 后端服务监听地址,0.0.0.0 允许局域网访问 | 0.0.0.0 |
backend.port | 否 | 后端服务端口号,可自定义避免冲突 | 5241 |
backend.reload | 否 | 后端热重载,开发模式可开,生产建议关闭 | false |
frontend.host | 否 | 前端服务监听地址 | 0.0.0.0 |
frontend.port | 否 | 前端服务端口号,可自定义避免冲突 | 5921 |
启动器点击启动后自动打开浏览器,前端 http://localhost:5921 可正常打开编辑器,后端 http://localhost:5241 服务正常响应。
Q:点启动后服务起不来怎么办?
A:多半是端口被占用,用 netstat -ano | findstr :5241 查看,然后在启动器或 WebRPAConfig.json 中把端口改成其他可用端口并重启。
Q:需要自己安装 Python、Node.js 或浏览器吗?
A:不需要。README 说明 Python 3.13、Node.js、浏览器引擎、媒体与文档处理工具均已随包内置,解压双击启动器即可,可完全离线运行。
Q:提示「请安装 XX 功能模块包」是怎么回事?
A:2.5.0 起 OCR、语音识别、人脸手势、媒体处理、文档转换等重量级能力拆成独立 zip 包,到编辑器右上角「更多」→「功能模块包」中按需安装对应包即可,不影响其他功能。
Q:局域网内其他机器怎么访问?
A:把 WebRPAConfig.json 中 backend.host 与 frontend.host 设为 0.0.0.0,重启服务后用本机 IP 加对应端口访问。
n8n、Activepieces、Robot Framework
WebRPA 是自动化工作流领域的开源项目,由 pmh1314520 开发,2025 年首次发布。
在全站 13,276 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(1,895)位列前 30%,在自动化工作流分类中处于中上游。
项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-28。
它主要面向的使用场景是:运营人员批量采集竞品价格与商品信息。同类可对比的替代方案包括 n8n、Activepieces、Robot Framework。
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