Browser Use 是一个开源的 Python 框架，专为将大型语言模型（LLM）与浏览器自动化结合而设计，让 AI 代理（Agents）能像人类一样操作网页、执行交互任务。它基于 Playwright 浏览器自动化引擎，结合 LangChain 等 AI 框架，实现智能化、动态化的网页操作能力。以下是其核心功能及典型应用场景的梳理：
一、Browser Use 的核心功能
| 功能类别 | 具体能力 | 技术基础 | |——————–|—————————————————————————–|———————————-| | 浏览器自动化 | 模拟人类操作：点击、输入、滚动、导航、多标签页管理 | Playwright 引擎 + 异步 I/O 架构 | | 多模态感知 | 视觉识别（截图分析）+ HTML 结构提取，全面理解动态网页内容 | 集成多模态 LLM（如 GPT-4o） | | 任务规划与控制 | 支持复杂多步骤任务（如订票全流程），支持错误自动重试与策略调整 | LangChain 任务规划 + 自我修正机制 | | 扩展性与集成 | 支持自定义动作（如保存文件、推送数据库）；兼容主流 LLM（GPT-4、Claude、DeepSeek 等） | Pydantic 模型注册 + LangChain 适配器 | | 操作追溯与复用 | 记录用户操作路径（如 XPath），支持动作序列回放与调试 | 操作日志 + 元素定位追踪 |
二、典型应用场景
- 自动化业务流程
- 在线订票/购物：自动搜索航班、比价、填写信息并完成支付（如 Google Flights 订票）。
- 求职申请：在招聘网站自动投递简历，筛选匹配职位并提交申请。
- 数据采集与分析：抓取商品价格、评论、房产信息等，输出结构化数据（JSON/CSV）。
- 开发与测试
- 网页自动化测试：模拟用户行为测试页面功能与性能，覆盖登录、表单提交等场景。
- 动态内容监控：定时检测新闻、博客或电商页面更新，触发通知。
- 智能助手与效率工具
- 个性化代理：结合 LLM 实现智能购物助手（比价、下单）、文档自动生成（如 Google Docs 转 PDF）。
- 企业自动化：CRM 数据录入、竞品监控、线索生成等。
三、技术架构与优势
- 底层技术栈：Python 3.11+、Playwright（浏览器控制）、LangChain（AI 代理框架）、异步 I/O（高并发）。
- 核心创新：
- 视觉+HTML 双模态解析：突破传统爬虫对动态渲染内容的限制。
- 多代理并行：独立上下文管理，支持同步处理多任务。
- 部署灵活：支持本地运行或云端托管，提供 Gradio 测试界面快速验证任务。
💡 局限与注意：对验证码等强交互场景仍需人工干预；依赖浏览器版本兼容性，需定期更新适配。