BrowserGym

把浏览器变成 Gym 环境,让 LLM 智能体边玩边学会操作网页

BrowserGym 是一个面向网页任务自动化的 Gym 风格环境,专为训练和评测基于大语言模型的 Web Agent 而设计。它把真实浏览器封装成标准化环境,让智能体可以像玩游戏一样观察页面、执行点击、输入、滚动等动作,并接收反馈。项目解决了 Web Agent 研究缺乏统一评测基准和可复现环境的问题,提供统一的动作空间、观察空间和任务定义,支持接入多种浏览器后端和现有 LLM。核心能力包括:标准化 Gym 接口、多任务基准(如 MiniWoB、WebArena 等)、可扩展的动作与观察抽象、与主流 LLM 和 Agent 框架的集成,方便研究者对比不同模型在真实网页操作中的表现,推动 Web 自动化从脚本化走向智能决策。

开源 free 自动化工作流
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GitHub 星标 ★ 1390
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目预览

项目数据

分类自动化工作流
开发团队ServiceNow
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源免费
访问状态
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型ai,llm,webagent
GitHub 星标★ 1390
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-02-07 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-10-08
浏览次数0

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使用教程

—

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:库/依赖 6 步

环境要求

  • Python 环境(可运行 pip)
  • pip 包管理器
  • Playwright 支持的浏览器(需安装 chromium,约数百 MB 磁盘空间)
  • 部分基准(如 WebArena、WorkArena、KNOWS)需按其各自文档完成额外配置

安装与启动步骤

  1. 1安装 BrowserGym

    按需选择包:browsergym 含全部组件,browsergym-core 只有核心功能(无基准,仅 openended 任务),也可只装单个基准包。

    pip install browsergym
  2. 2安装 Chromium

    BrowserGym 通过 Playwright 驱动浏览器,必须执行此命令下载 chromium,否则环境无法启动。

    playwright install chromium
  3. 3按需安装基准包

    若只需某一基准,可改用对应子包(如 browsergym-miniwob、browsergym-webarena、browsergym-workarena)以减少依赖。

    pip install browsergym-webarena
  4. 4完成基准专属配置

    每个基准有各自额外步骤:MiniWoB、WebArena、VisualWebArena、AssistantBench 看仓库内对应 README;WorkArena、KNOWS、TimeWarp、OpenApps 看外部文档。

  5. 5开发模式安装(可选)

    需要改源码时使用:克隆仓库后进入目录执行 make install。注意 README 给出的是 SSH 地址,需已配置 GitHub SSH 密钥。

    git clone git@github.com:ServiceNow/BrowserGym.git
    cd BrowserGym
    make install
  6. 6跑通环境循环

    用 Gymnasium 接口与智能体循环交互:reset 得到观测,循环内实现你的 agent 产生 action,直到 terminated 或 truncated 结束。

    import gymnasium as gym
    import browsergym.core  # register the openended task as a gym environment
    
    obs, info = env.reset()
    while True:
        action = ...  # implement your agent here
        obs, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)
        if terminated or truncated:
            break

如何确认成功

执行 python -c "import browsergym.core" 无报错,且 playwright install chromium 成功下载浏览器,即表示核心依赖就绪。

常见问题

Q:browsergym 和各子包该装哪个?

A:pip install browsergym 是推荐做法,包含下面所有内容;browsergym-core 仅核心功能不含基准,只提供 openended 任务;也可按需只装 browsergym-miniwob、browsergym-webarena 等单一基准包。

Q:装完包就能跑所有基准吗?

A:不能。各基准都有专属 setup,需按对应 README 或外部文档完成配置,例如 WorkArena、KNOWS、TimeWarp、OpenApps 均需查阅其各自项目文档。

Q:只执行 pip install 报浏览器相关错误怎么办?

A:README 要求额外运行 playwright install chromium 完成 Playwright 浏览器安装,缺少这一步环境无法启动。

Q:这个项目能直接用于生产吗?

A:README 明确警告:BrowserGym 是面向 Web Agent 研究的开放可扩展框架,不是消费级产品,使用时需谨慎。

Q:想实现和评测自己的 agent 有更省事的方式吗?

A:README 推荐配合 AgentLab 使用,它是一个可在全部 BrowserGym 基准上实现、测试和评测 Web Agent 的框架。

注意事项

  • BrowserGym 定位为研究框架,非消费级产品,README 提示谨慎使用。
  • 安装前先确定需要的基准,只装对应子包可显著减少依赖体积。
  • 各基准的额外配置不在本仓库主 README 中,务必阅读对应 README 或外部项目文档。
  • 开发模式克隆使用的是 SSH 地址,未配置 SSH 密钥时可改用 HTTPS 地址。

核心亮点

  • 提供标准化 Gym 接口,动作与观察空间统一,便于复现和对比不同 Web Agent
  • 内置多个网页任务基准,可直接用于评测 LLM 的网页操作能力
  • 支持接入多种浏览器后端和主流 LLM,扩展性强,适合研究迭代

不足之处

  • 真实浏览器环境依赖较重,运行和调试成本高于纯文本环境
  • 任务和基准仍在演进,文档与社区生态相对早期

适用场景

  • 研究团队评测不同 LLM 在网页任务上的操作能力
  • 训练 Web Agent 完成表单填写、信息检索等自动化流程
  • 构建可复现的网页自动化基准,用于论文实验对比

替代项目

WebArena、MiniWoB++

项目介绍

BrowserGym 是自动化工作流领域的开源项目,由 ServiceNow 开发,2024 年首次发布。

在全站 13,916 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(1,390)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 2026-10-05。开源免费。

它主要面向的使用场景是:研究团队评测不同LLM在网页任务上的操作能力。同类可对比的替代方案包括 WebArena、MiniWoB++。

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