index: 自动化浏览器智能体

GitHub：https://github.com/lmnr-ai/index

更多AI开源软件：https://www.aiinn.cn/

在做浏览器自动化脚本时，我们常常需要编写大量代码来处理复杂的网页交互，不仅耗时耗力，还难以调试和优化，要是出错更是难以精准定位问题所在。

​​

主要功能

Index 是一款先进的开源浏览器代理，能够自主地在网络上执行复杂任务。

• 它由 Claude 3.7 Sonnet 驱动，具有扩展性思维。未来将支持更多模型。
• Index 还提供托管 API 服务。
• 您还可以尝试通过托管 UI 或完全自托管 UI 来使用 Index。
• 支持由 Laminar 提供的先进浏览器代理可观察性。

安装和使用

安装 Laminar

pip install lmnr

通过 API 使用 Index

from lmnr import Laminar, AsyncLaminarClient
# you can also set LMNR_PROJECT_API_KEY environment variable

# Initialize tracing
Laminar.initialize(project_api_key="your_api_key")

# Initialize the client
client = AsyncLaminarClient(api_key="your_api_key")

async def main():

    # Run a task
    response = await client.agent.run(
        prompt="Navigate to news.ycombinator.com, find a post about AI, and summarize it"
    )

    # Print the result
    print(response.result)
  
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

当您通过 API 调用 Index 时，您会自动在 Laminar 平台上获得完整的浏览器代理可观察性。详细了解 Index 浏览器可观测性。

本地快速入门

安装依赖项

pip install lmnr-index

# Install playwright
playwright install chromium

运行代理

import asyncio
from index import Agent, AnthropicProvider

async def main():
    # Initialize the LLM provider
    llm = AnthropicProvider(
            model="claude-3-7-sonnet-20250219",
            enable_thinking=True, 
            thinking_token_budget=2048)
  
    # Create an agent with the LLM
    agent = Agent(llm=llm)
  
    # Run the agent with a task
    output = await agent.run(
        prompt="Navigate to news.ycombinator.com, find a post about AI, and summarize it"
    )
  
    # Print the result
    print(output.result)
  
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

实战演习

场景1：流式传输代理的输出

from index import Agent, AnthropicProvider

agent = Agent(llm=AnthropicProvider(model="claude-3-7-sonnet-20250219"))  

# Stream the agent's output
async for chunk in agent.run_stream(
    prompt="Navigate to news.ycombinator.com, find a post about AI, and summarize it"):
    print(chunk)

场景2：启用浏览器代理可观测性

要跟踪 Index 代理的作并记录浏览器会话，您只需在运行代理之前初始化 Laminar 跟踪。

from lmnr import Laminar

Laminar.initialize(project_api_key="your_api_key")

然后，您将获得与 Laminar 平台中的浏览器会话同步的代理作的完全可观察性。

​​

场景3：使用远程 CDP URL 运行

import asyncio
from index import Agent, AnthropicProvider, BrowserConfig

async def main():
    # Configure browser to connect to an existing Chrome DevTools Protocol endpoint
    browser_config = BrowserConfig(
        cdp_url="<cdp_url>"
    )
  
    # Initialize the LLM provider
    llm = AnthropicProvider(model="claude-3-7-sonnet-20250219", enable_thinking=True, thinking_token_budget=2048)
  
    # Create an agent with the LLM and browser
    agent = Agent(llm=llm, browser_config=browser_config)
  
    # Run the agent with a task
    output = await agent.run(
        prompt="Navigate to news.ycombinator.com and find the top story"
    )
  
    # Print the result
    print(output.result)
  
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

场景4：自定义浏览器窗口大小

import asyncio
from index import Agent, AnthropicProvider, BrowserConfig

async def main():
    # Configure browser with custom viewport size
    browser_config = BrowserConfig(
        viewport_size={"width": 1200, "height": 900}
    )
  
    # Initialize the LLM provider
    llm = AnthropicProvider(model="claude-3-7-sonnet-20250219")
  
    # Create an agent with the LLM and browser
    agent = Agent(llm=llm, browser_config=browser_config)
  
    # Run the agent with a task
    output = await agent.run(
        "Navigate to a responsive website and capture how it looks in full HD resolution"
    )
  
    # Print the result
    print(output.result)
  
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())