steel-browser

GitHub
6.8k 924 中等 1 次阅读 3天前Apache-2.0开发框架语言模型图像Agent
AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

Steel Browser 是一款专为 AI 智能体和应用打造的开源浏览器 API。它提供了一个“开箱即用”的浏览器沙箱环境,让开发者能够轻松实现网页自动化操作,而无需从零搭建复杂的底层基础设施。

在传统开发中,管理浏览器会话、处理 Cookie、维持状态以及规避反爬虫检测往往耗费大量精力。Steel Browser 完美解决了这些痛点,它在后台自动接管了会话管理、进程生命周期和资源清理等工作。开发者只需关注业务逻辑,即可通过代码灵活控制浏览器行为。

这款工具非常适合需要构建联网 AI 助手、自动化测试脚本或数据采集工具的开发者。其技术亮点在于基于 Puppeteer 和 CDP 提供完整的浏览器控制权,支持无缝对接 Playwright 或 Selenium;内置代理轮换、自定义扩展加载及防指纹检测功能,有效应对反爬机制。此外,它还提供了将网页快速转换为 Markdown、截图或 PDF 的实用 API,并配备可视化的调试界面,极大提升了开发与排错效率。无论是本地运行还是部署到云端,Steel Browser 都能帮助团队更高效地打造强大的 Web 交互应用。

使用场景

某电商数据团队需要构建一个 AI 代理,每日自动监控竞争对手在复杂动态网页上的商品价格与库存变动,并生成结构化报告。

没有 steel-browser 时

  • 基础设施繁琐:开发人员需手动搭建和维护 Selenium 或 Puppeteer 集群,耗费大量精力配置 Docker、管理浏览器进程及处理崩溃重启。
  • 反爬对抗困难:面对目标网站的指纹检测和无头浏览器识别,需自行集成复杂的隐身插件和指纹伪造方案,否则请求极易被封锁。
  • 状态保持棘手:难以在多次抓取任务间维持登录态、Cookie 和本地存储,导致每次运行都需重新模拟登录,触发风控验证。
  • 调试成本高昂:缺乏可视化的会话监控工具,当自动化脚本失败时,只能依靠枯燥的日志排查,无法直观复现浏览器现场。
  • 资源清理隐患:忘记关闭浏览器实例或页面标签会导致服务器内存泄漏,需编写额外的守护脚本来强制回收资源。

使用 steel-browser 后

  • 开箱即用:直接调用 API 即可获取完整的浏览器沙箱环境,无需关心底层基础设施,团队可专注于编写核心业务逻辑。
  • 内置隐身能力:利用自带的 stealth 插件和指纹管理功能,AI 代理能自然模拟真实用户行为,有效绕过主流反爬机制。
  • 会话持久化:通过 Session Management 自动保留 Cookies 和 LocalStorage,轻松实现跨请求的登录态维持,稳定抓取需授权的数据。
  • 可视化调试:借助内置的 UI 界面实时查看浏览器操作录像和请求日志,快速定位脚本错误,大幅缩短开发周期。
  • 自动生命周期管理:系统自动处理浏览器的创建、清理和资源回收,彻底杜绝内存泄漏风险,确保服务长期稳定运行。

steel-browser 将复杂的浏览器自动化基础设施转化为简单的 API 调用,让开发者能零负担地构建高可靠、抗干扰的 AI 网页代理应用。

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该工具主要是一个基于 Node.js 的浏览器 API 服务,而非本地运行的 AI 模型。核心依赖是已安装的 Google Chrome 浏览器(需指定路径)和 Node.js 环境。推荐使用 Docker 部署以简化环境配置。Mac Silicon 用户运行 Docker 时需设置平台标志 (linux/arm64)。支持通过 SDK (Python/Node) 或 REST API 调用,也可集成 Selenium。
python未说明 (主要基于 Node.js)
Node.js
Google Chrome
Docker (可选)
Puppeteer/Playwright/Selenium (客户端)
steel-browser hero image

快速开始


Steel Logo

Steel

面向AI智能体与应用的开源浏览器API。 构建实时网络智能体和浏览器自动化工具的最佳方式。

提交活跃度 许可证 Discord Twitter关注 GitHub星标

开始使用 · 文档 · 官网 · 食谱

Steel演示

✨ 亮点

Steel.dev 是一个开源浏览器API,让构建与网页交互的AI应用和智能体变得简单。无需从头开始搭建自动化基础设施,你可以专注于自己的AI应用,而复杂的细节则由Steel来处理。

在底层,它管理会话、页面和浏览器进程,使你能够以编程方式执行复杂的浏览任务,而无需面对各种麻烦:

  • 完全浏览器控制:使用Puppeteer和CDP对Chrome实例进行全面控制——支持通过Puppeteer、Playwright或Selenium连接。
  • 会话管理:跨请求维护浏览器状态、Cookie和本地存储。
  • 代理支持:内置代理链管理,便于IP轮换。
  • 扩展支持:可加载自定义Chrome扩展,增强功能。
  • 调试工具:内置请求日志记录,并提供UI用于查看和调试会话。
  • 反检测:包含隐身插件和指纹管理功能。
  • 资源管理:自动清理和浏览器生命周期管理。
  • 浏览器工具:提供API,可快速将页面转换为Markdown、可读性文本、截图或PDF。

有关详细的API文档和示例,请参阅我们的API参考,或直接访问http://0.0.0.0:3000/documentation的Swagger UI。

Steel目前处于公开测试阶段,每天都在不断演进。你的建议、想法和报告的Bug对我们帮助极大。请随时加入Discord的讨论,或在GitHub上提交问题。我们会阅读每一条反馈,回复大多数问题,非常感谢!

如果你热爱开源、AI和开发工具,我们正在全栈招聘!点击了解详情

别忘了给我们点个星⭐

在Github上给Steel标个星吧!

🛠️ 入门指南

开始使用Steel最简单的方式是创建一个Steel Cloud账户。当然,你也可以将Steel浏览器实例部署到云服务商,或者在本地运行。

⚡ 快速部署

如果你想部署到云服务商,我们已经为你准备好了方案。

部署方式 链接
预构建Docker镜像(API+UI合一) 使用Github容器注册表部署
一键部署至Railway 在Railway上部署
一键部署至Render 部署到Render

💻 本地运行

Docker

在本地部署或运行Steel浏览器实例的最简单方法是使用预构建的Docker镜像:

# 拉取并运行Docker镜像
docker run -p 3000:3000 -p 9223:9223 ghcr.io/steel-dev/steel-browser

这将在端口3000启动Steel浏览器服务器(http://localhost:3000),并在http://localhost:3000/ui启动UI界面。端口9223用于控制台调试器。

现在你可以创建会话、抓取页面、截屏等操作。跳转到使用说明部分,获取一些快速示例,了解如何操作。

此外,你也可以使用Docker Compose分别运行API和UI:

docker compose up

对于使用M1/M2芯片的Mac用户,需要在Docker Compose命令中添加以下环境变量,以确保镜像在正确的平台上运行:

DOCKER_DEFAULT_PLATFORM=linux/arm64 docker compose up

贡献者快速入门

在本地开发时,你需要运行docker-compose.dev.yml文件,而不是默认的docker-compose.yml,这样才能反映你的本地更改。这样做会从[api](./api)[ui](./ui)目录构建Docker镜像,并分别在端口3000和5173运行服务器和UI。

docker compose -f docker-compose.dev.yml up

同时,每次修改代码后都需要加上--build参数,以确保Docker镜像被重新构建:

docker compose -f docker-compose.dev.yml up --build

如果你使用自定义主机,可以创建一个.env文件(详见docs/DEVELOPMENT_SETUP.md中的变量说明),或者修改docker-compose.dev.yml中使用的环境变量,以适配你的主机。

Node.js

或者,如果你已经安装了 Node.js 和 Chrome 浏览器,可以直接运行服务器和 UI:

npm install
npm run dev

这将会在端口 3000 上启动 Steel 服务器,在端口 5173 上启动 UI。

请确保你已安装 Chrome 可执行文件,并且它位于以下路径之一:

  • Linux: /usr/bin/google-chrome

  • MacOS: /Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome

  • Windows:

    • C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe
    • C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application\chrome.exe

自定义 Chrome 可执行文件

如果你使用的是自定义的 Chrome 可执行文件或不同的路径,可以将 CHROME_EXECUTABLE_PATH 环境变量设置为你 Chrome 可执行文件的路径:

export CHROME_EXECUTABLE_PATH=/path/to/your/chrome
npm run dev

有关具体检查位置的详细信息,请参阅 api/src/utils/browser.ts

🏄🏽‍♂️ 使用方法

如果你想快速了解如何使用 Steel,可以查看 Cookbook

或者,你也可以尝试使用 REPL 包,进入 cd repl 并运行 npm run start

与 Steel 浏览器 API 进行交互主要有两种方式:

  1. 使用会话
  2. 使用快速操作 API

在这些示例中,我们假设你的自定义 Steel API 端点是 http://localhost:3000

完整的 REST OpenAPI 文档可以在我们的网站上找到:https://docs.steel.dev/api-reference,也可以在本地 Steel 实例上访问:http://localhost:3000/documentation

使用 SDK

如果你更倾向于使用我们的 Python 和 Node.js SDK,可以安装适用于 Node 或 Python 的 steel-sdk 包。

这些 SDK 基于 REST API 构建,提供了更便捷的方式来与 Steel 浏览器 API 交互。它们具有完全的类型支持,并且兼容 Steel Cloud 和自托管的 Steel 实例(可通过 Node 中的 baseURL 选项或 Python 中的 base_url 来更改)。

有关安装和使用 SDK 的更多详细信息,请参阅 Node SDK 参考文档Python SDK 参考文档

会话

/sessions 端点允许你使用自定义选项或扩展程序重新启动浏览器(例如使用自定义代理),并重置浏览器状态。这对于需要精细控制的复杂、有状态的工作流来说非常理想。

一旦创建了会话,你可以使用会话 ID 或根 URL 与浏览器进行交互。为此,你需要使用 Puppeteer 或 Playwright。你可以在下面的文档中找到一些使用 Puppeteer 和 Playwright 与 Steel 集成的示例:

使用 Node SDK 创建会话
import Steel from 'steel-sdk';

const client = new Steel({
  baseURL: "http://localhost:3000", // 自定义 API 基础 URL 覆盖
});

(async () => {
  try {
    // 使用当前 API 字段创建一个新的浏览器会话
    const session = await client.sessions.create({
      blockAds: true,
      proxyUrl: "user:pass@host:port", // 可选
      dimensions: { width: 1280, height: 800 }, // 可选
    });
    console.log("创建的会话 ID:", session.id);
  } catch (error) {
    console.error("创建会话时出错:", error);
  }
})();
使用 Python SDK 创建会话
import os
from steel import Steel

client = Steel(
    base_url="http://localhost:3000",  # 自定义 API 基础 URL 覆盖
)

try:
    # 使用自定义选项创建一个新的浏览器会话
    session = client.sessions.create(
        block_ads=True,
        proxy_url="user:pass@host:port",  # 可选
        dimensions={"width": 1280, "height": 800},  # 可选
    )
    print("创建的会话 ID:", session.id)
except Exception as e:
    print("创建会话时出错:", e)
使用 Curl 创建会话
# 启动一个新的浏览器会话
curl -X POST http://localhost:3000/v1/sessions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "proxyUrl": "user:pass@host:port",
    "blockAds": true,
    "dimensions": { "width": 1280, "height": 800 }
  }'

Selenium 会话

注意: 此集成并不支持基于 CDP 的浏览器会话 API 的所有功能。

对于已有 Selenium 工作流的团队,Steel 浏览器提供了一个即插即用的替代方案,在保持兼容性的同时增加了增强功能。你只需使用 isSelenium 选项即可创建一个 Selenium 会话:

// 使用 Node SDK
const session = await client.sessions.create({ isSelenium: true });
// 使用 Python SDK
session = client.sessions.create(is_selenium=True)
使用 Curl
# 启动一个 Selenium 会话
curl -X POST http://localhost:3000/v1/sessions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "isSelenium": true
  }'

Selenium API 完全兼容 Selenium 的 WebDriver 协议,因此你可以使用任何现有的 Selenium 客户端连接到 Steel 浏览器。有关使用 Selenium 与 Steel 的更多信息,请参阅 Selenium 文档

快速操作 API

/scrape/screenshot/pdf 端点允许你使用正在运行的 Steel 服务器快速从任何网页中提取干净、格式良好的数据。非常适合简单的只读、按需任务:

抓取网页内容

提取网页的 HTML 内容。

# 使用 Actions API 的示例
curl -X POST http://0.0.0.0:3000/v1/scrape \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "url": "https://example.com",
    "delay": 1000
  }'
截取网页截图

截取网页的屏幕截图。

# 使用 Actions API 的示例
curl -X POST http://0.0.0.0:3000/v1/screenshot \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "url": "https://example.com",
    "fullPage": true
  }' --output screenshot.png
下载网页 PDF

下载网页的 PDF 文件。

# 使用 Actions API 的示例
curl -X POST http://0.0.0.0:3000/v1/pdf \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "url": "https://example.com"
  }' --output output.pdf

参与进来

Steel 浏览器是一个开源项目,我们欢迎各方贡献!

  • 有问题、想法或反馈?欢迎加入我们的 Discord 社区交流。
  • 发现了 bug?请在 GitHub 上提交 issue。

许可证

Apache 2.0


由 Steel 团队用心打造。

版本历史

v0.5.2-beta2026/03/15
v0.5.1-beta2025/11/19
v0.5.0-beta2025/11/10
v0.4.5-beta2025/11/04
v0.4.4-beta2025/10/19
v0.4.3-beta2025/10/14
v0.4.2-beta2025/09/29
v0.4.1-beta2025/09/24
v0.4.0-beta2025/09/18
v0.3.0-beta2025/09/04
v0.2.6-beta2025/08/20
v0.2.5-beta2025/08/19
v0.2.4-beta2025/08/19
v0.2.3-beta2025/08/04
v0.2.2-beta2025/07/29
v0.2.1-beta2025/07/28
v0.2.0-beta2025/07/24
v0.1.3-beta2025/02/26
v0.1.2-beta2025/02/10
v0.1.1-beta.12024/12/02

常见问题

相似工具推荐

stable-diffusion-webui

stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面,旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点,将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。 无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师,还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员,都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度:不仅支持文生图、图生图、局部重绘(Inpainting)和外绘(Outpainting)等基础模式,还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外,它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具,支持多种神经网络放大算法,并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备,stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项,让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。

162.1k|★★★☆☆|今天
开发框架图像Agent

everything-claude-code

everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手(如 Claude Code、Codex、Cursor 等)打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件,而是一个经过长期实战打磨的完整框架,旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。 通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能,everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现,帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略,使得模型响应更快、成本更低,同时有效防御潜在的攻击向量。 这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库,还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试,everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目,它融合了多语言支持与丰富的实战钩子(hooks),让 AI 真正成长为懂上

139k|★★☆☆☆|今天
开发框架Agent语言模型

ComfyUI

ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎,专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式,采用直观的节点式流程图界面,让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。 这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景,也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果,轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性,不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台,还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构,并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。 无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者,还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者,ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能,使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一,帮助用户将创意高效转化为现实。

107.7k|★★☆☆☆|2天前
开发框架图像Agent

NextChat

NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手,旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性,以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发,NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。 这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言,它也提供了便捷的自托管方案,支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。 NextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性,原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型,让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外,它还率先支持 MCP(Model Context Protocol)协议,增强了上下文处理能力。针对企业用户,NextChat 提供专业版解决方案,具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能,满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。

87.6k|★★☆☆☆|今天
开发框架语言模型

ML-For-Beginners

ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程,旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周,包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验,内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程,有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。 无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员,还是对人工智能充满好奇的普通爱好者,都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解,还强调动手实践,让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持,通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本,极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外,项目采用开源协作模式,社区活跃且内容持续更新,确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路,ML-For-Beginners 将是理想的起点。

85k|★★☆☆☆|今天
图像数据工具视频

ragflow

RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成(RAG)引擎,旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体(Agent)能力相结合,不仅支持从各类文档中高效提取知识,还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。 在大模型应用中,幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构(如表格、图表及混合排版),显著提升了信息检索的准确度,从而有效减少模型“胡编乱造”的现象,确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步,使系统不仅能回答问题,还能自主规划步骤解决复杂问题。 这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统,还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者,都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口,既降低了非算法背景用户的上手门槛,也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目,它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。

77.1k|★★★☆☆|昨天
Agent图像开发框架