browsernode

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1k 110 简单 1 次阅读 昨天MITAgent语言模型开发框架
AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

browsernode 是一款基于 TypeScript 开发的开源工具,旨在让 AI 智能体能够像人类一样直接操控网页浏览器。它解决了大语言模型难以与动态网页交互的痛点,通过自动化执行点击、输入、导航等操作,将自然语言指令转化为具体的浏览器行为,从而轻松实现在线任务自动化。

这款工具非常适合开发者和技术研究人员使用。如果你希望构建能自动抓取数据、填写表单、测试网站功能或完成复杂工作流的 AI 应用,browsernode 提供了简洁高效的解决方案。其核心亮点在于作为知名项目 Browser-use 的 TypeScript 实现,它不仅完全兼容原有的 API 和功能生态,还针对 Node.js 环境进行了优化,支持 CommonJS 和 ESM 多种开发模式。借助底层的 Playwright 技术,browsernode 能稳定驱动主流浏览器内核,确保操作的高可靠性。从查询实时股价到自动撰写并保存文档,用户只需定义任务目标,browsernode 即可调度 AI 自主规划步骤并完成执行,极大地降低了开发浏览器自动化智能体的门槛。

使用场景

某电商运营团队需要每日从多个竞争对手网站采集最新价格、库存状态及促销信息,并整理成报表同步至内部系统。

没有 browsernode 时

  • 开发人员需为每个目标网站编写独立的爬虫脚本,一旦网页结构微调(如 class 名变更),代码立即失效,维护成本极高。
  • 遇到需要登录、验证码或复杂 JavaScript 渲染的动态页面时,传统爬虫束手无策,只能依赖人工手动复制粘贴,效率低下且易出错。
  • 数据清洗与格式化需要额外编写大量逻辑代码,无法直接理解“提取最低价商品”这类自然语言指令,业务人员无法自主操作。
  • 流程缺乏灵活性,若需临时增加一个采集源或修改提取字段,必须重新走开发测试流程,响应速度以天为单位。

使用 browsernode 后

  • 只需输入“访问竞品 A 和 B,提取所有显卡的价格和库存”的自然语言指令,browsernode 即可驱动浏览器自动执行,无需针对特定网站写代码。
  • 基于真实的浏览器环境,轻松处理登录态、动态加载内容及交互元素,像真人一样点击、滚动和输入,彻底解决反爬和动态渲染难题。
  • 内置 AI 智能解析能力,能直接理解业务意图并自动将非结构化网页内容转化为标准的 JSON 或文本文件,大幅减少后期数据处理工作。
  • 面对网站改版,AI 代理能自适应调整操作策略,无需人工干预修复脚本,新增采集任务仅需修改提示词,响应速度提升至分钟级。

browsernode 将繁琐的网页自动化采集转化为简单的自然语言交互,让 AI 代理真正具备像人类一样操作浏览器的能力,极大释放了数据获取的生产力。

运行环境要求

操作系统
  • Linux
  • macOS
  • Windows
GPU

未说明

内存

未说明

依赖
notes该工具基于 TypeScript/Node.js 运行,不支持 Bun 环境(存在 Playwright bug)。需安装 Playwright 浏览器驱动(如 chromium),并配置大模型提供商的 API Key(如 OPENAI_API_KEY)到 .env 文件中。支持 CommonJS 和 ESM 两种模块导入方式。
python不适用 (基于 Node.js)
Node.js >= v20.19.4
npm
Playwright
Chromium
browsernode hero image

快速开始

在浅色模式下显示黑色的 Browser Use 标志,在深色模式下显示白色标志。

让 AI 控制你的浏览器 🤖

Browsernode 是 Browser-use 的 TypeScript 实现

🌐 Browsernode 是将你的 AI 代理与浏览器连接起来的最简单方式。 ✅ Browsernode 兼容 Browser-use 的所有 API 和功能。

快速入门

需要 Node.js(v20.19.4 或更高版本)和 npm。

❌ Bun 环境存在 Playwright 的 bug。

npm install browsernode

安装 Playwright: Installation | Playwright

npm init playwright@latest
playwright install chromium

将你想要使用的提供商的 API 密钥添加到你的 .env 文件中。

mv .env.example .env
OPENAI_API_KEY=

有关其他设置、模型等更多信息,请查看 文档 📕

启动你的代理:

CommonJS 风格

const { Agent } = require("browsernode");
const { ChatOpenAI } = require("browsernode/llm");

(async () => {
  const llm = new ChatOpenAI({
    model: "gpt-4.1",
    temperature: 0.0,
    apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
  });

  const task = "搜索最新的特斯拉股价";
  const agent = new Agent({
    task,
    llm,
  });

  const history = await agent.run();
  console.log(history.usage);
})();

ESM 风格

package.json

{
  // ... 其他属性
  "type": "module"
  // ... 其他属性
}
import { Agent } from "browsernode";
import { ChatOpenAI } from "browsernode/llm";

const llm = new ChatOpenAI({
	model: "gpt-4.1",
	temperature: 0.0,
	apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});

const task = "搜索最新的特斯拉股价";
const agent = new Agent({
	task: task,
	llm: llm,
});
agent.run();

运行

npx tsx quickstart.ts

使用 UI 测试

你可以使用 gadio_demo 来测试 Browsernode。

使用交互式 CLI 测试

你也可以使用我们的 browsernode-cli。

演示

任务查找全球最有价值的公司,将前五名及其市值保存到 companies.txt 文件中。

AI 搜索并保存

输出:companies.txt

1. 微软:$3.530 T
2. 英伟达:$3.462 T
3. 苹果:$2.934 T
4. 亚马逊:$2.251 T
5. 谷歌母公司 Alphabet:$2.125 T



任务在 Google 文档中写一封信给我的爸爸,感谢他所做的一切,并将文档保存为 PDF。

撰写 Google 文档并保存为 PDF



任务前往 https://en.wikipedia.org/wiki/Banana 页面,点击维基百科页面上的按钮,尽可能快地从“香蕉”主题过渡到“量子力学”。

从香蕉到量子力学 结果:

// ... 之前的操作
🛠️ 动作 1/1:{
  "clickElement": {
    "index": 41
  }
}
// ... 更多动作
 🛠️ 动作 1/1:{
"done": {
    "success": false,
    "text": "我浏览了香蕉相关的维基百科页面,到达了关于 TR4 黄萎病的部分。然而,我并未完成到达量子力学的任务。"
  }
}
// ... 最终结果
📄 结果:我浏览了香蕉相关的维基百科页面,到达了关于 TR4 黄萎病的部分。然而,我并未完成到达量子力学的任务。



更多示例

更多示例请参阅 examples 文件夹。

贡献

我们非常欢迎贡献!如有任何 bug 或功能请求,欢迎随时提交 issue。如需参与文档编写,请查看 /docs 文件夹。

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