Browser-Use 5分钟跑通第一次结构化数据提取新手完整实操【免费下载链接】browser-use Make websites accessible for AI agents. Automate tasks online with ease.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/br/browser-use从一份招聘清单说起你手上有一批职位页要整理岗位名称、工作地点、经验要求、投递截止日期散在各家招聘站的详情页里复制粘贴到表格又要花一下午。用 Browser-Use 做结构化数据提取不用写爬虫——你只写一句任务描述它自己打开页面、点进详情、按你指定的格式把字段吐出来。一眼看懂它替你做了什么手工做法用 Browser-Use逐条打开职位页复制字段贴进表格写一句任务描述agent 自己浏览页面结构变了就得改解析代码换任务描述即可不用改逻辑结果格式靠人工统一按指定格式直接返回结构化结果下面这张图是提取任务执行时浏览器正在打开的真实页面agent 像人一样逐页浏览再按指定格式整理字段五分钟内跑通第一次提取环境要求 Python 3.11 以上。先装库uv add browser-use再给一个 LLM 的 API key放到项目根目录的 .env 文件里变量名用 BROWSER_USE_API_KEY或者直接填 OpenAI、Anthropic 等自有 provider 的 key。跑通示例uv run examples/getting_started/03_data_extraction.py这个示例打开一个公开的练习网站提取页面上 5 条内容逐条附上作者和标签。第一次运行如果它把这几条内容按结构打印出来就说明链路通了。跟着做一次完整任务1. 改任务描述从练习页换到职位页把示例里的目标改成你的真实任务打开职位列表页逐条点进详情读出岗位名称、工作地点、经验要求、投递截止日期按固定格式输出。接着运行同一个命令。为什么这么做——任务描述就是唯一的配置改描述等于改整个提取规则不用碰代码。2. 观察执行过程运行后控制台会逐步打印 agent 的动作navigate 到列表页、截图、点击详情、extract 字段。你看到什么浏览器窗口真的在动它自己翻页、点链接卡住时会重试或换路径。接着做什么等它输出最终的字段清单核对一遍再往下走。3. 自定义输出格式字段读对了但格式不满意直接在任务描述里列出你要的字段名和顺序比如每条输出为岗位城市年限截止日期。为什么这一步简单它不靠 CSS 选择器定位元素而是读页面后按自然语言要求整理。要让结果直接进数据库就在描述里追加以 JSON 返回字段名为 title、city、years、deadline字段多、类型严格时可以启用它的 structured output 功能做校验。4. 一次提取多条帖子把点进第一条改成对当前列表的 3 条帖子逐条点开提取再运行。你看到什么它逐条进入详情、读完再返回列表继续下一条。接着做什么把每轮的输出合并成一张表。批量场景的写法可以参考 examples/features/parallel_agents.py 里并行的思路。踩坑与下一步现象运行后直接报错。原因API key 没写进 .env 或变量名拼错。处理核对变量名后重跑。现象某个字段读错或漏读。原因模型对长页面感知有限。处理任务里把该字段描述得更具体或换更强的模型。现象动态加载的页面内容没读到。原因页面渲染慢于 agent 动作。处理在任务里加先等待页面加载完成。下一步挑一个你真正要整理的页面照第 1 节改任务描述跑一遍想更深入可以看 examples/getting_started/ 目录里的完整示例以及 browser_use/agent/system_prompts/system_prompt.md 了解 agent 每一步的决策方式。【免费下载链接】browser-use Make websites accessible for AI agents. Automate tasks online with ease.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/br/browser-use创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考