零代码玩转AI网页自动化:Streamlit可视化界面全攻略
你是否曾因重复的网页操作而烦恼?是否想让AI帮你自动填写表单、提取数据却被复杂代码劝退?本文将带你通过Browser-Use的Streamlit可视化界面,无需编程基础即可实现AI驱动的网页自动化,5分钟上手完成从航班查询到数据提取的复杂任务。
为什么选择Streamlit界面?
Browser-Use作为一款让AI像人类一样浏览网页的开源工具,提供了两种主流UI交互方式:
- Gradio界面:侧重开发者调试,提供详细的步骤解析examples/ui/gradio_demo.py
- Streamlit界面:面向普通用户,注重操作流畅性和结果可视化examples/ui/streamlit_demo.py
Streamlit版本特别适合:
- 运营人员快速配置自动化任务
- 非技术人员实现数据采集需求
- 需要实时展示自动化过程的场景
3步上手使用指南
1. 环境准备
首先克隆项目仓库并安装依赖:
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/br/browser-use
cd browser-use
pip install -r requirements.txt
pip install streamlit
2. 配置API密钥
支持两种主流AI模型提供商,需提前准备对应API密钥:
在系统环境变量中设置密钥,或直接在代码中修改:
# 示例:修改streamlit_demo.py设置默认密钥
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = '你的API密钥'
3. 启动应用
执行以下命令启动Streamlit界面:
python -m streamlit run examples/ui/streamlit_demo.py
浏览器会自动打开界面,显示如下核心功能区:
- 任务输入框:描述需要AI完成的网页操作
- 模型选择器:切换OpenAI/Anthropic提供商
- 运行按钮:启动自动化任务
- 结果展示区:实时显示AI操作过程
典型应用场景演示
航班信息自动查询
在任务输入框中输入:
访问携程网站,查询从上海到北京的明天航班,提取出发时间、价格和准点率
选择GPT-4.1模型后点击"Run Agent",系统将自动完成:
- 打开浏览器访问携程官网
- 填写出发地、目的地和日期
- 点击搜索按钮
- 提取并整理航班信息
社交媒体内容监控
配置任务:
访问Reddit搜索"browser-use"相关帖子,提取标题和链接
系统将使用智能滚动和内容提取技术,自动处理分页加载,最终返回结构化结果。
高级功能解析
多模型切换机制
Streamlit界面实现了灵活的模型切换功能,核心代码位于examples/ui/streamlit_demo.py:
def get_llm(provider: str):
if provider == 'anthropic':
from browser_use.llm import ChatAnthropic
return ChatAnthropic(model='claude-3-5-sonnet-20240620', temperature=0.0)
elif provider == 'openai':
from browser_use import ChatOpenAI
return ChatOpenAI(model='gpt-4.1', temperature=0.0)
支持根据任务复杂度选择合适模型,平衡效果与成本。
自动化过程可视化
通过Streamlit的实时状态更新功能,可直观看到AI的每一步操作:
with st.spinner('Running automation...'):
await agent.run(max_steps=25)
st.success('Task completed! 🎉')
操作历史和中间结果会实时展示在界面上,便于调试和优化任务描述。
常见问题解决
API密钥错误
若出现API key is not set错误,请检查:
- 环境变量是否正确配置
- 密钥是否有足够权限
- 是否在防火墙后阻止了API访问
任务执行超时
对于复杂任务,可修改代码增加超时限制:
await agent.run(max_steps=50) # 默认25步,可根据需要增加
浏览器无法启动
确保已安装必要的浏览器驱动,项目提供Docker配置简化环境问题:
docker build -f Dockerfile -t browser-use .
docker run -it browser-use
总结与扩展
通过Streamlit可视化界面,Browser-Use让AI网页自动化变得触手可及。无论是市场调研、数据采集还是流程自动化,都能通过简单的自然语言描述实现。
进阶用户可探索:
- 自定义工具集成:tools/service.py
- 浏览器监控机制:browser/watchdogs/
- 更多示例代码:examples/
现在就动手尝试,让AI成为你的网页操作助手,解放重复劳动!
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考





