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标题: Browser Use 使用教程 [打印本页]

作者: 链载Ai    时间: 昨天 18:41
标题: Browser Use 使用教程

Browser Use 是一款开源的浏览器自动化工具,通过集成AI智能体(如OpenAI的GPT模型),实现了对网页浏览、数据抓取、表单填写等操作的智能化控制。相较于传统自动化工具(如Selenium、Puppeteer),Browser Use 的核心优势在于:

  1. AI驱动决策:通过自然语言交互生成自动化脚本,降低编码门槛;
  2. 动态适配:自动处理验证码、反爬机制及页面结构变化;
  3. 跨平台支持:兼容Chrome、Firefox等主流浏览器。


本文将详细介绍从环境搭建到部署优化的完整流程。

1. 安装所需依赖

1.1 基础环境

1.2 核心库安装

pip install browser-use playwright openai python-dotenv

2. 生成OpenAI密钥

  1. 访问OpenAI平台,注册账号并创建API密钥。
  2. 在项目根目录创建.env文件,存储密钥:
    OPENAI_API_KEY=sk-xxx...

3. 编写代码

3.1 初始化浏览器与AI代理

frombrowser_useimportBrowserAgent
importopenai
importos

# 加载环境变量
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# 初始化AI驱动的浏览器代理
agent = BrowserAgent(
browser="chrome", # 支持chrome/firefox/webkit
headless=True, # 无头模式
ai_model="gpt-4o"# 指定AI模型
)

3.2 定义自动化任务

通过自然语言描述任务,AI将生成执行计划:

task ="""
1. 访问 https://example.com/login
2. 填写用户名:test@example.com
3. 填写密码:SecurePass123!
4. 点击登录按钮
5. 提取登录后的欢迎消息
"""

# 生成并执行自动化脚本
result = agent.execute(task)
print(result["welcome_message"]) # 输出提取的文本

3.3 高级功能:动态适配反爬

# 处理验证码(示例:调用AI生成OCR逻辑)
defsolve_captcha(page):
captcha_image = page.locator("img#captcha").screenshot()
prompt =f"识别以下验证码图片内容:{captcha_image}"
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4o",
messages=[{"role":"user","content": prompt}]
)
returnresponse.choices[0].message.content

agent.register_hook("captcha", solve_captcha)

4. 运行代码

python main.py

常见问题排查

5. 部署与优化

5.1 部署AI代理

5.2 优化与扩展

总结

Browser Use 通过AI与浏览器自动化的深度融合,显著降低了网页操作任务的实现成本。从本地开发到云端部署,开发者可通过以下路径持续优化:

  1. 场景化调优:针对特定网站训练专属AI提示词模板。
  2. 安全增强:结合undetected-chromedriver规避反爬检测。
  3. 社区协作:通过GitHub提交Issue或PR参与开源生态。

随着多模态AI的发展,Browser Use 有望进一步融合视觉识别与语音交互,开启更智能的网页操作范式。







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