Browser Use 使用教程

字节自动化测试

于 2025-06-17 14:24:59 发布

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分类专栏：软件测试自动化测试程序员文章标签： Browser Use 浏览器自动化工具 AI 软件测试自动化测试职场经验互联网

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/software_test010/article/details/148699247

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Browser Use 是一款开源的浏览器自动化工具，通过集成AI智能体（如OpenAI的GPT模型），实现了对网页浏览、数据抓取、表单填写等操作的智能化控制。相较于传统自动化工具（如Selenium、Puppeteer），Browser Use 的核心优势在于：

AI驱动决策：通过自然语言交互生成自动化脚本，降低编码门槛；
动态适配：自动处理验证码、反爬机制及页面结构变化；
跨平台支持：兼容Chrome、Firefox等主流浏览器。

本文将详细介绍从环境搭建到部署优化的完整流程。

1. 安装所需依赖

1.1 基础环境

**Python 3.8+**：推荐使用虚拟环境（如venv或conda）。
浏览器驱动：根据目标浏览器下载对应驱动（如ChromeDriver）。

1.2 核心库安装

pip install browser-use playwright openai python-dotenv

Playwright：提供无头浏览器控制能力。
OpenAI：调用GPT模型生成自动化策略。
python-dotenv：管理环境变量（如API密钥）。

2. 生成OpenAI密钥

访问OpenAI平台，注册账号并创建API密钥。
在项目根目录创建.env文件，存储密钥：
```
OPENAI_API_KEY=sk-xxx...
```

3. 编写代码

3.1 初始化浏览器与AI代理

from browser_use import BrowserAgent
import openai
import os

# 加载环境变量
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# 初始化AI驱动的浏览器代理
agent = BrowserAgent(
    browser="chrome",  # 支持chrome/firefox/webkit
    headless=True,     # 无头模式
    ai_model="gpt-4o"  # 指定AI模型
)

3.2 定义自动化任务

通过自然语言描述任务，AI将生成执行计划：

task = """
1. 访问 https://example.com/login
2. 填写用户名：test@example.com
3. 填写密码：SecurePass123!
4. 点击登录按钮
5. 提取登录后的欢迎消息
"""

# 生成并执行自动化脚本
result = agent.execute(task)
print(result["welcome_message"])  # 输出提取的文本

3.3 高级功能：动态适配反爬

# 处理验证码（示例：调用AI生成OCR逻辑）
def solve_captcha(page):
    captcha_image = page.locator("img#captcha").screenshot()
    prompt = f"识别以下验证码图片内容：{captcha_image}"
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return response.choices[0].message.content

agent.register_hook("captcha", solve_captcha)

4. 运行代码

python main.py

常见问题排查：

驱动路径错误：通过playwright install自动安装依赖。
API限流：在.env中添加OPENAI_PROXY配置代理。

5. 部署与优化

5.1 部署AI代理

Docker容器化：

FROM python:3.9-slim
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["python", "main.py"]

云服务部署：推荐使用AWS Lambda或Google Cloud Run实现无服务器化。

5.2 优化与扩展

性能优化：

# 启用浏览器缓存复用
agent = BrowserAgent(reuse_context=True)

# 并行任务处理
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    executor.map(agent.execute, tasks)

异常处理：

try:
    agent.execute(task)
except BrowserTimeoutError:
    agent.refresh_page()  # 自动刷新重试

扩展功能：
- 集成langchain实现复杂对话式自动化。
- 添加mitmproxy支持HTTP流量监控。

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