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

• **Python 3.8+**：推荐使用虚拟环境（如venv或conda）。
• 浏览器驱动：根据目标浏览器下载对应驱动（如ChromeDriver）。

1.2 核心库安装

pip install browser-use playwright openai python-dotenv

• Playwright：提供无头浏览器控制能力。
• OpenAI：调用GPT模型生成自动化策略。
• python-dotenv：管理环境变量（如API密钥）。

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

from browser_use import BrowserAgent
import openai
import os

# 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）
def solve_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}]
    )
    return response.choices[0].message.content

agent.register_hook("captcha", solve_captcha)

4. 运行代码

python main.py

常见问题排查：

• 驱动路径错误：通过playwright install自动安装依赖。
• API限流：在.env中添加OPENAI_PROXY配置代理。

5. 部署与优化

5.1 部署AI代理

• Docker容器化：

  FROM python:3.9-slim
  COPY requirements.txt .
  RUN pip install -r requirements.txt
  CMD ["python", "main.py"]
  

• 云服务部署：推荐使用AWS Lambda或Google Cloud Run实现无服务器化。

5.2 优化与扩展

• 性能优化：

  # 启用浏览器缓存复用
  agent = BrowserAgent(reuse_context=True)
  
  # 并行任务处理
  from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
  with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
      executor.map(agent.execute, tasks)
  

• 异常处理：

  try:
      agent.execute(task)
  except BrowserTimeoutError:
      agent.refresh_page()  # 自动刷新重试
  

• 扩展功能：

• 集成langchain实现复杂对话式自动化。
• 添加mitmproxy支持HTTP流量监控。

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。