browser-use 是一款基于 Python 的开源 AI 自动化工具，旨在通过集成大型语言模型（LLM）与浏览器操作，实现网页任务自动化、智能化。browser-use 可以作为智能体操作浏览器的工具框架进行使用，是智能体应用开发者值得关注学习的项目。本文将通过 DeepSeek-R1 浏览器自动化框架，手把手教你实现浏览器自动化操作。

一、项目介绍

bowser-use 是一个允许 AI 智能体控制浏览器的 Python 库，它提供了一个简单的接口，使 AI 代理能够执行各种浏览器操作，如导航、点击、输入文本等。核心功能如下：

• 浏览器自动化：支持网页导航、表单填写、数据抓取等操作，结合 Playwright 实现高效的浏览器控制。
• AI 决策能力：通过 LangChain 框架兼容多种 LLM（如 GPT-4、Claude、Deepseek 等），利用模型生成操作指令并处理复杂逻辑。
• 多标签页管理：自动切换和管理多个浏览器标签页，提升多任务处理效率。
• 自我纠正机制：在操作遇到错误时自动调整策略或重试，提高任务成功率。
• WebUI 界面：基于 Gradio 提供图形化操作界面，支持实时查看浏览器交互和屏幕录制功能。
• 跨平台与自定义：支持本地或 Docker 部署，允许用户使用自己的浏览器实例（如 Chrome），保留登录状态和历史记录。

bowser-use 通过结合 AI 模型与浏览器自动化技术，显著降低了复杂网页任务的开发门槛，适用于开发者、测试工程师及数据分析师等群体。其模块化设计和开放生态也使其具备较高的扩展性。

• 项目 github 地址（目前已有 45.1 K stars）：https://github.com/browser-use/browser-use
• 项目文档地址：https://docs.browser-use.com/introduction

二、工具准备与环境搭建

2.1 所需工具

• DeepSeek-R1 框架：基于 Selenium 的自动化库（GitHub）

• Python 3.8+

• Chrome/Firefox 浏览器

• 浏览器驱动（ChromeDriver / GeckoDriver）

2.2 驱动配置

2.3 安装

创建 python 虚拟环境：

安装 browser-use 包：

运行以下命令，安装 playwright：

根据使用的大模型服务，在环境变量设置里配置相应的 API key：

• OPENAI_API_KEY（gpt-4o 模型）
• ANTHROPIC_API_KEY（claude 模型）
• GEMINI_API_KEY（gemini 模型）
• DEEPSEEK_API_KEY（deepseek 的 r1、v3 模型）

三、项目模块分析

3.1 各组件的相互关系

• Agent 是核心协调者：Agent 负责协调所有组件的工作，是整个流程的中心
• Controller 是动作执行者：Controller 负责执行各种浏览器操作，是 Agent 和 Browser 之间的桥
• Browser 是操作对象：Browser 负责实际的浏览器操作，与网页进行交互
• DomService 是 DOM 处理者：DomService 负责提取和处理 DOM 元素，为 Browser 提供支持
• MessageManager 是消息管理者：MessageManager 负责管理与 LLM 的消息交互
• LLM 是决策者：LLM 负责根据当前状态决定下一步操作
• ProductTelemetry 是记录者：ProductTelemetry 负责记录各种事件，用于分析和改进

项目代码结构

Browser-Use 项目代码结构如下：

3.2 执行流程时序分析

3.2.1 初始化阶段

初始化阶段主要包括以下步骤：

1. 用户创建代理：用户提供任务描述、语言模型和浏览器实例，创建 Agent 对象
2. 初始化消息管理器：Agent 初始化 MessageManager，设置系统提示和任务消息
3. 初始化控制器：Agent 初始化 Controller，注册各种浏览器操作
4. 记录遥测事件：Agent 通过 ProductTelemetry 记录代理启动事件
5. 完成初始化：Agent 向用户返回初始化完成的信息

这个阶段建立了代理运行所需的所有组件和环境。

3.2.2 执行循环阶段

执行循环阶段是整个流程的核心，代理会重复执行以下步骤，直到任务完成或达到最大步骤数：

获取浏览器状态：

• Agent 从 Browser 获取当前状态
• Browser 通过 DomService 获取 DOM 元素和可点击元素
• Browser 返回浏览器状态给 Agent

准备 LLM 输入：

• Agent 将浏览器状态添加到 MessageManager
• Agent 从 MessageManager 获取完整的消息列表

获取下一步操作：

• Agent 将消息发送给 LLM
• LLM 返回 AgentOutput，包含思考过程和要执行的动作
• Agent 将模型输出添加到 MessageManager

执行动作：

• Agent 通过 Controller 执行动作

• Controller 根据动作类型调用 Browser 的不同方法：

  导航操作：导航到指定 URL

  点击操作：点击页面上的元素

  输入操作：在元素中输入文本

  完成操作：标记任务完成

• Controller 返回 ActionResult 给 Agent

记录和更新状态：

• Agent 通过 ProductTelemetry 记录步骤执行事件
• Agent 更新自身状态，包括成功/失败状态

这个循环体现了 Browser-Use 项目的核心功能：通过 LLM 理解当前浏览器状态，决定下一步操作，并通过控制器执行操作，实现自动化浏览器任务。

3.2.3 结束阶段

当任务完成或达到最大步骤数时，代理会执行以下步骤：

1. 记录结束事件：Agent 通过 ProductTelemetry 记录代理结束事件。
2. 返回历史记录：Agent 向用户返回 AgentHistoryList，包含所有步骤的详细信息。
3. 可选生成 GIF：如果启用了 GIF 生成功能，Agent 会处理历史记录和截图，生成一个展示整个过程的 GIF 文件。

四、运行示例

电商自动化下单：以淘宝为例

4.1 全流程代码实现

4.2 关键操作流程图

五、扩展应用场景

1. 比价系统开发：自动抓取多个平台价格

2. 库存监控脚本：实时监测商品库存状态

3. 数据采集工具：批量获取商品信息

4. 抢购机器人：高并发秒杀场景

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