browser-use WebUI + DeepSeek V3 把浏览器整成自动化了!

最新推荐文章于 2025-10-06 22:09:51 发布
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#自动化 #运维 #WebUI #DeepSeek V3 #DeepSeek #人工智能 #AI大模型

Github 上有个开源项目 browser-use，这个项目最近老火了，目前拥有 11K Star，它的作用是将 AI Agent 与浏览器链接起来从而实现由 AI 驱动的浏览器自动化。接入也很简单，不过要写一点代码。

这两天有个老哥基于 browser-use，写了个 UI 界面，在体验层面同时也做了一些功能扩展，让它的使用门槛更低了，之前的 Github 开源地址是 https://github.com/warmshao/browser-use-webui。现在为 https://github.com/browser-use/web-ui

browser-use webui 主要功能

  • 提供了全新的网页界面，简单好用，方便操作。
  • 支持更多大语言模型，比如 Gemini、OpenAI、Azure 等，哦，还有最近爆火的国产大模型 DeepSeek，未来还会加更多。
  • 支持用自己的浏览器，不用再反复登录，还能录屏。
  • 定制了更智能的 Agent，通过优化后的提示让浏览器使用更高效。

安装

这个项目已在 Github 开源，想玩的都可以试试，用 Python 写的，版本必须在 3.11 以上。

我是使用 pyenv 管理 python 版本，在 browser-use/web-ui 最新文档中是推荐 https://docs.astral.sh/uv/ 管理 Python 版本，大家可以根据自己的喜好，哪个顺就用哪个哈，不必太纠结这个。

  1. 首先，让我们拉取项目到本地
git clone https://github.com/browser-use/web-ui.git # 拉取项目
cd web-ui # 进到这个项目里

2. 安装依赖项：

pip install browser-use

3. 安装 Playwright

playwright install

4. 安装项目依赖

pip install -r requirements.txt

5. 配置环境变量

基于 .env.example 复制一个 .env 文件，并在 .env 文件中修改以下信息

# 路径 Chrome 浏览器路径（检查下自己的路径），例如
# Mac OS "/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome"
# Windows "C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe"
CHROME_PATH="/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome"

# 浏览器的用户数据路径，例如
# Mac OS "/Users/<YourUsername>/Library/Application Support/Google/Chrome"
# Windows "C:\Users\<YourUsername>\AppData\Local\Google\Chrome\User Data"
CHROME_USER_DATA="/Users/<YourUsername>/Library/Application Support/Google/Chrome"

# 还有一些大模型的 API Key 也要改
...

6. 启动运行

执行如下命令启动

python webui.py --ip 127.0.0.1 --port 7788

启动成功如下所示：

在这里插入图片描述

浏览器访问 http://127.0.0.1:7788/，看到如下界面就成功了

在这里插入图片描述

配置

  1. 配置 Agent

注意，这里的 Use Vision，默认是选中状态，如果使用的 DeepSeek 不能勾选，因为 DeepSeek 不支持视觉输入，注意这里很多人踩坑，一定要注意。

在这里插入图片描述

  1. 配置要用的大模型

例如，下面我用的是 deepseek。

在这里插入图片描述

  1. 关于浏览器的一些设置

在这里插入图片描述

Demo 演示

输入要执行的任务就可以点击 Run Agent 了

在这里插入图片描述

以下是运行时的项目日志输出，记录了执行步骤

在这里插入图片描述

执行的过程中也会打开浏览器和跳转到目标网站，按照区块一样对页面元素做标注。

在这里插入图片描述

在 Recodings 下会记录执行过程和反馈结果，还可以回看的。

在这里插入图片描述

感兴趣的大家可以试试哦，不是很复杂！

DeepSeek无疑是2025开年AI圈的一匹黑马，在一众AI大模型中，DeepSeek以低价高性能的优势脱颖而出。DeepSeek的上线实现了AI界的又一大突破，各大科技巨头都火速出手，争先抢占DeepSeek大模型的流量风口。

DeepSeek的爆火，远不止于此。它是一场属于每个人的科技革命，一次打破界限的机会，一次让普通人也能逆袭契机。

DeepSeek的优点

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掌握DeepSeek对于转行大模型领域的人来说是一个很大的优势，目前懂得大模型技术方面的人才很稀缺，而DeepSeek就是一个突破口。现在越来越多的人才都想往大模型方向转行，对于想要转行创业，提升自我的人来说是一个不可多得的机会。

那么应该如何学习大模型

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

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掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈
光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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👉大模型视频和PDF合集👈
观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

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👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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Browser-Use Web UI：浏览器自动化与AI的完美结合
blues_C的博客
01-11 6113
Web UI是在Browser-Use的基础上，加上了UI操作界面，同时也对一些功能进行了扩展，降低了使用门槛。它允许开发者通过图形界面与 AI 模型进行对话，同时支持包括OpenAI、Anthropic、Gemini等在内的多种大型语言模型。与传统的浏览器交互相比，这种方式更便于执行复杂的网页操作和数据采集。不仅如此，WebUI 还提供了支持自定义浏览器的功能，无需重复登录或认证，直接利用现有浏览器数据执行任务。
browser-use WebUI + DeepSeek 基于AI的UI自动化解决方案
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03-18 5032
Browser Use 是一个基于 Python 开发的开源库，它将先进的 AI 技术与浏览器自动化功能深度融合。注意，这里的 Use Vision，默认是选中状态，如果使用的 DeepSeek 不能勾选，因为 DeepSeek 不支持视觉输入，注意这里很多人踩坑，一定要注意。支持更多大语言模型，比如 Gemini、OpenAI、Azure 等，哦，还有最近爆火的国产大模型 DeepSeek，未来还会加更多。项目网址 ：https://github.com/browser-use/browser-use。
Browser-Use WebUI 使用体验
qq_43350218的博客
01-16 1万+
用户可以使用自己的浏览器，无需重复登录或处理认证问题。这一功能使得用户能够保持浏览器会话的持续性，方便查看AI交互的历史记录和状态。
以自然语言实现AI自动化Browser-use 详细介绍与使用指南
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09-29 950
Browser-use 是一个基于 Python 的开源 AI 自动化工具，通过集成大型语言模型（LLM）和浏览器自动化技术（Playwright），使 AI 能够自主完成网页浏览、信息抓取和动态交互等任务。该工具支持多 LLM 兼容（包括 GPT-4o、DeepSeek 等），提供结构化输出、自我纠正和可视化调试功能，适用于数据采集、网页测试等场景。其技术架构采用分层设计，核心组件包括 Agent、Controller 和 Browser，执行流程分为初始化、决策循环和结束三个阶段。安装简单，需 Pyth
【browser-use+deepseek】实现简单的web-ui自动化
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Browser Use 是一款开源Python库，专为大语言模型设计的智能浏览器工具，目的是让 AI 能够像人类一样自然地浏览和操作网页。它支持多标签页管理、视觉识别、内容提取，并能记录和重复执行特定动作。Browser Use 还支持开发者自定义动作，如保存数据到数据库，文件等。支持多种主流的大型语言模型，如 DeepSeek，GPT-4 和 Claude等，并支持同时运行多个任务，具备自我修正功能，从而提高任务执行的准确性和效率。官网：https://browser-use.com/
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在人工智能快速发展的今天，AI 代理与浏览器的交互变得越来越重要。Browser Use Web UI 项目作为一个开源的 Web 界面工具，不仅支持多种主流的大语言模型，还提供了丰富的浏览器交互功能。本文将详细介绍如何在本地部署这个强大的工具，特别关注 DeepSeek-V1 模型的配置和使用。
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加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
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### 使用WebUI与DeepSeek在浏览器中集成 为了在浏览器环境中使用WebUI与DeepSeek进行集成，通常涉及前端框架的选择以及API调用来实现交互功能。虽然提供的参考资料并未直接提及DeepSeek的具体集成方法[^1]，可以基于常见的Web开发实践来构建解决方案。 #### 选择合适的前端技术栈 对于现代Web应用程序来说，React.js是一个非常流行的选择，尤其是在处理复杂用户界面时。如果计划创建一个聊天机器人应用，则可以根据已有资料考虑采用Dialogflow结合React.js的方式[^3]。然而，在具体到DeepSeek的情况下，官方文档或支持资源将是获取最准确指导的最佳途径。 #### 构建服务器端逻辑 Express作为Node.js的一个强大框架，可用于搭建后端服务，负责处理来自客户端的各种请求并返回相应数据给前端展示。这一步骤同样适用于任何类型的Web API消费场景，包括但不限于搜索引擎类的服务如DeepSeek所提供的接口。 #### 实现跨域资源共享(CORS) 当涉及到前后端分离架构下的Ajax调用时，确保正确配置CORS策略至关重要。这是因为浏览器的安全机制会阻止不同源之间的HTTP请求，默认情况下不允许页面向另一个域名发送XMLHttpRequests或其他形式的数据传输尝试。因此，无论是在本地测试环境还是生产部署阶段，都应仔细调整相关设置以保障系统的正常运作。 ```javascript const express = require(&#39;express&#39;); const cors = require(&#39;cors&#39;); let app = express(); app.use(cors()); // ...其他中间件和路由定义... ``` #### 发起AJAX请求并与DeepSeek互动 最后也是最关键的部分就是通过JavaScript发起异步请求至目标URL地址，并解析响应内容完成预期的任务流程。这里假设已经获得了访问DeepSeek所需的一切必要参数（比如API密钥），那么就可以利用`fetch()`函数或者其他类似的库来进行实际的操作了： ```javascript async function searchWithDeepSeek(query) { const response = await fetch(`https://api.deepseek.com/search?q=${encodeURIComponent(query)}`, { method: &#39;GET&#39;, headers: { &#39;Authorization&#39;: `Bearer YOUR_API_KEY_HERE`, // 添加更多头部信息根据实际情况而定 } }); if (!response.ok) throw new Error(&#39;Network response was not ok&#39;); let data = await response.json(); console.log(data); } ``` 以上代码片段展示了如何简单地查询DeepSeek搜索服务并将结果打印出来。当然，真实项目里还需要进一步完善错误处理机制、优化用户体验等方面的工作。
评论 3
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