AI驱动浏览器自动化
- browser-use
- 下载项目
- 创建Python环境
- 安装依赖
- 配置环境
- 运行WebUI
- 简单使用
- Deep Research
- 使用本地浏览器
- 免登录
browser-use
browser-use
是一个基于 Python 的开源库,旨在简化 AI 代理与浏览器之间的交互。它将先进的AI功能与强大的浏览器自动化功能相结合,通过集成Playwright工具,让AI模型自动化操作浏览器,实现网页浏览、信息提取和用户操作模拟,从而让AI代理能够无缝进行网络交互。
官网:https://browser-use.com/
文档:https://docs.browser-use.com/introduction
GitHub:https://github.com/browser-use/web-ui
(带Web UI界面)
GitHub:https://github.com/browser-use/browser-use
(命令版)
下载项目
这里使用带GUI界面的browser-use项目,执行以下命令
clone
项目
git clone https://github.com/browser-use/web-ui.git
cd web-ui
创建Python环境
创建虚拟环境
conda create -n browser-use python=3.11
激活虚拟环境
conda activate browser-use
安装依赖
安装项目依赖
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.org/simple
安装Playwright支持的浏览器(Chromium、Firefox 和 WebKit)和相关依赖
playwright install
安装特定的浏览器
playwright install --with-deps chromium
配置环境
Windows:
copy .env.example .env
macOS/Linux:
cp .env.example .env
编辑.env文件,根据需求选择模型厂商,配置模型API KEY
或API URL
OPENAI_ENDPOINT=https://api.xxxx.com/v1
OPENAI_API_KEY=xxxxx
运行WebUI
python webui.py --ip 127.0.0.1 --port 7788
访问:http://127.0.0.1:7788/
在LLM Settings
项,选择配置的模型厂商,选择或输入指定模型名称
简单使用
在Run Agent
项,使用默认任务描述(访问 google.com 并输入“OpenAI”,点击搜索并给我第一个 url
),点击Run Agent
执行
browser-use会自动打开Chromium浏览器,输入OpenAI并搜索给出第一个url地址
完整过程如下:
Deep Research
Deep Research就是深度研究的意思,在Deep Research
项下,使用默认研究任务:
撰写一份关于强化学习在大型语言模型训练中的应用的报告,涵盖其起源、当前进展和未来前景,并附上相关模型和技术的实例。报告应体现原创见解和分析,而非仅仅对现有文献进行总结。
点击Run Deep Research
开始执行
这里经过3次深度查询,每次查询结果都会输出成一份md文档,最后会把3分文档整合起来,形成一份完整输出,以下是browser-use默认任务执行完成的输出:
使用本地浏览器
首先需要找到本地浏览器的安装位置,一个可执行程序。例如Chrome浏览器的可执行地址:C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe
在.env配置文件中配置该可执行文件路径
# Chrome settings
CHROME_PATH=“C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe”
CHROME_USER_DATA=
CHROME_DEBUGGING_PORT=9222
CHROME_DEBUGGING_HOST=localhost
# Set to true to keep browser open between AI tasks
CHROME_PERSISTENT_SESSION=false
CHROME_CDP=
重启项目,重新指定模型厂商与模型名称,同时在Browser Settiings
勾选Use Own Browser
,然后需要完全关闭Chrome,让出操作权限
免登录
如果想要自动化操作一些需要带认证才能访问的网站,借助上述
使用本地浏览器
方式执行是完全没问题的,提前是对某网站登录。
但是如果要想使用playwright方式实现类似功能,首先需要实现免登录,此时可以借助一个叫cookie-editor的浏览器插件,实现登录信息跨浏览器共享,实现免登录的效果
在需要操作的某网站,点击cookie-editor
插件,点击Export导出JSON信息,并写入某个JSON文件中,例如:D:\\cookies.json
编辑webui.py
文件,在大概470行位置,添加浏览器上下文配置,添加cookies_file
参数,指定Cookie导出的json文件地址
_global_browser_context = await _global_browser.new_context(config=BrowserContextConfig(cookies_file="D:\\cookies.json"trace_path=save_trace_path if save_trace_path else None,save_recording_path=save_recording_path if save_recording_path else None,no_viewport=False,browser_window_size=BrowserContextWindowSize(width=window_w, height=window_h),))
重启项目,指定模型厂商、模型名称、使用playwright安装浏览器,运行相关任务描述可能出现如下错误
INFO [browser] Loaded 18 cookies from D:\\cookies.json
ERROR [agent] ❌ Result failed 1/3 times:BrowserContext.add_cookies: cookies[0].sameSite: expected one of (Strict|Lax|None)
解决办法:
执行全局替换操作,将cookies.json中的
"sameSite": "no_restriction",
、"sameSite": null,
替换成"sameSite": "None",