AI MCP 系列
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启用AI控制你的浏览器 🤖
🌐 Browser-use 是将AI代理与浏览器连接的最简单方式。
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快速开始
使用pip（Python >=3.11）：
pip install browser-use
安装Playwright：
playwright install chromium
启动你的代理：
from langchain_openai import ChatOpenAI
from browser_use import Agent
import asyncio
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()async def main():agent = Agent(task="比较gpt-4o和DeepSeek-V3的价格",llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),)await agent.run()asyncio.run(main())
将你想使用的提供商的API密钥添加到.env文件中。
OPENAI_API_KEY=
ANTHROPIC_API_KEY=
AZURE_ENDPOINT=
AZURE_OPENAI_API_KEY=
GEMINI_API_KEY=
DEEPSEEK_API_KEY=
有关其他设置、模型等，请查阅 文档 📕。
UI测试
你可以测试 browser-use的UI仓库
或者简单地运行gradio示例：
pip install gradio
python examples/ui/gradio_demo.py
演示
任务：添加杂货到购物车并结账
提示：将我最新的LinkedIn关注者添加到Salesforce中的潜在客户列表。
提示：阅读我的简历并寻找机器学习工作，将它们保存到文件中，然后开始在新标签页中申请，如果需要帮助，问我
示例
提示：在Google Docs中写一封信给我爸爸，感谢他的一切，并将文件保存为PDF
提示：查找具有cc-by-sa-4.0许可证的模型，并按最受欢迎排序，保存前5个到文件
文件
更多示例
欲了解更多示例，请查看examples文件夹或加入Discord，展示你的项目。
愿景
告诉你的计算机做什么，它就会完成。
路线图
代理
- 改进代理记忆（总结、压缩、RAG等）
- 增强规划能力（加载特定网站的上下文）
- 减少token消耗（系统提示、DOM状态）
DOM提取
- 改进日期选择器、下拉框、特殊元素的提取
- 改进UI元素的状态表示
任务重跑
- 使用LLM作为回退
- 简化工作流模板定义，其中LLM填写详细信息
- 从代理返回playwright脚本
数据集
- 创建复杂任务的数据集
- 对不同模型进行基准测试
- 针对特定任务微调模型
用户体验
- 人工干预执行
- 改进生成的GIF质量
- 创建各种演示以进行教程执行、职位申请、QA测试、社交媒体等。
