计划执行与检查节点
executing-plans
按既定实施计划完成工作,保持过程检查和反馈。
agent-browser-zh【效率与协作】基于 Vercel 的 agent-browser 的浏览器自动化 CLI,专为 AI 智能体设计。这是 AI 驱动的浏览器自动化的最佳工具——使用来自无障碍树的确定性引用代替脆弱的选择器。针对 LLM 进行了优化,具有快速的 Rust CLI、JSON 输出和专用的 AI 工作流。当您需要可靠、可脚本化的浏览器自动化时使用。
独立 GitHub 快照 · 自动分类 · 以原作者文档为准
真正为 AI 智能体打造的浏览器自动化工具。由 Vercel Labs 专门为 LLM 驱动的工作流构建。
传统工具的问题:
agent-browser 的解决方案:
# 1. 获取带有稳定引用的快照
agent-browser snapshot -i --json
# 输出: - button "Submit" [ref=e2]
# 2. 永久使用该引用 — 它指向确切的元素
agent-browser click @e2
@e2 始终指向快照中的同一元素传统工具提供原始 HTML(嘈杂)或截图(需要视觉模型)。
agent-browser 提供无障碍树 — 人类(或屏幕阅读器)感知的干净、语义化表示:
- heading "Billing" [level=1]
- link "Make a payment" [ref=e10]
- button "Submit" [ref=e2]
- textbox "Email" [ref=e3]
| 功能 | 传统工具 | agent-browser |
|---|---|---|
| 元素定位 | 脆弱的选择器 | 确定性引用 |
| 页面理解 | 原始 HTML | 无障碍树 |
| 输出格式 | 文本日志 | 结构化 JSON |
| 速度 | 慢(每个命令启动完整浏览器) | 快(守护进程持久化) |
| AI 集成 | 事后补充 | 专用构建 |
npm install -g agent-browser
agent-browser install # 下载 Chromium(约30秒)
为 LLM 智能体设计的工作流:
# 步骤 1:导航
agent-browser open https://example.com
# 步骤 2:获取结构化快照(AI "看到" 页面)
agent-browser snapshot -i --json
# 步骤 3:AI 从 JSON 中选择引用,执行操作
agent-browser click @e2
agent-browser fill @e3 "test@example.com"
# 步骤 4:更改后重新快照(状态验证)
agent-browser snapshot -i --json
# 步骤 5:完成
agent-browser close
agent-browser open example.com
agent-browser open example.com --json # JSON 响应
agent-browser open example.com --headed # 可见浏览器
agent-browser snapshot # 完整无障碍树
agent-browser snapshot -i # 仅交互元素(更快)
agent-browser snapshot -i --json # 用于 AI 解析的 JSON
agent-browser snapshot -i -c -d 5 --json # 紧凑,深度限制
agent-browser click @e2 # 点击元素 @e2
agent-browser fill @e3 "text" # 填充并清空
agent-browser type @e3 "text" # 输入而不清空
agent-browser press Enter # 按键
agent-browser hover @e4 # 悬停
agent-browser get text @e1 # 获取元素文本
agent-browser get url # 当前 URL
agent-browser is visible @e2 # 检查可见性
agent-browser --session login open site.com # 隔离会话
agent-browser --profile ~/.myprofile open site # 持久化 cookies
agent-browser close # 清理
# 来自快照输出 — 确定且稳定
agent-browser click @e2
agent-browser fill @e3 "text"
agent-browser find role button click --name "Submit"
agent-browser find label "Email" fill "test@test.com"
agent-browser click "#submit"
agent-browser click ".btn-primary"
agent-browser click "text=Submit"
agent-browser click "xpath=//button[1]"
控制 AI "看到" 的内容:
| 标志 | 用途 |
|---|---|
-i | 仅交互元素(按钮、链接、输入)— 推荐 |
-C | 包含光标交互元素(onclick、cursor:pointer) |
-c | 紧凑(移除空的结构元素) |
-d <n> | 限制树深度 |
-s <sel> | 范围限制到 CSS 选择器(例如 #main) |
--json | 机器可读的 JSON 输出 — AI 必需 |
推荐的 AI 命令:
agent-browser snapshot -i -c --json
| 标志 | 描述 |
|---|---|
--json | 带有 success/data/error 结构的 JSON 输出 |
--headed | 显示浏览器窗口(用于调试) |
--session <name> | 隔离的浏览器会话 |
--profile <path> | 用于 cookies/登录的持久化配置文件 |
--cdp <port> | 通过 DevTools 协议连接到现有 Chrome |
--headers <json> | 按源设置认证头 |
# 开始
agent-browser open https://portal.aeronetpr.com
# 获取页面结构
SNAPSHOT=$(agent-browser snapshot -i --json)
# AI 解析 JSON:看到 textbox @e1(用户名)、textbox @e2(密码)、button @e3(登录)
# 执行登录
agent-browser fill @e1 "username"
agent-browser fill @e2 "password"
agent-browser click @e3
# 验证成功(等待导航,重新快照)
sleep 2
agent-browser snapshot -i --json
# 完成
agent-browser close
--json — 结构化输出比文本更容易解析-i 标志 — 仅交互快照更小、更快、更干净@e2 > 可能会改变的 #idfind role button click 很健壮open,多个命令,一次 close| 工具 | 最适合 | agent-browser 的优势 |
|---|---|---|
| Puppeteer/Playwright | 开发测试 | 为人类构建;选择器脆弱 |
| Selenium | 传统测试 | 慢、重、基于选择器 |
| browser-use | Python 智能体 | agent-browser 有更好的引用系统 |
| 截图 + 视觉 | 视觉任务 | agent-browser 快 10 倍,便宜 100 倍 |
| OpenClaw browser 工具 | 简单任务 | agent-browser 更好地处理复杂流程 |
在以下情况使用 agent-browser:
在以下情况使用 OpenClaw 内置浏览器工具: