Browser Agent

AI Agent 浏览器自动化工具集，提供三种互补的工具用于网页数据获取和自动化操作。

工具选择指南

用户请求
    │
    ├── 简单抓取静态内容？
    │   └── 用 curl / WebFetch（更快）
    │
    ├── 需要 JS 渲染 / 绕过反爬？
    │   ├── agent-browser ── 提取无障碍树
    │   │
    │   ├── 截图？ ── agent-browser -s
    │   │
    │   └── 目标网站在 actionbook 列表？
    │       └── actionbook get <site> ── 获取专用食谱
    │
    └── 复杂多步骤自动化？
        └── browser-use (Python) ── AI 驱动自主操作

agent-browser

CLI 工具，使用 Playwright 启动无头浏览器并提取页面的无障碍树（Accessibility Tree）。

核心优势：

• 无需登录即可访问大部分内容
• 获取结构化的可读文本
• 支持截图
• 自动处理 JS 渲染

基本用法

# 提取网页内容（无障碍树）
agent-browser <URL>

# 截图
agent-browser -s <URL>

# 指定输出格式
agent-browser -f markdown <URL>
agent-browser -f html <URL>
agent-browser -f text <URL>

# 交互模式（可点击、滚动）
agent-browser -i <URL>

# 指定浏览器
agent-browser --browser chromium <URL>
agent-browser --browser firefox <URL>

常见场景

# 获取 X/Twitter 帖子内容
agent-browser "https://x.com/username/status/123456"

# 获取 GitHub 仓库信息
agent-browser "https://github.com/owner/repo"

# 获取 Reddit 帖子
agent-browser "https://reddit.com/r/subreddit/comments/abc123"

# 获取新闻文章（JS 渲染）
agent-browser "https://example.com/article"

详细命令参考: references/agent-browser-reference.md

actionbook

50+ 网站的预计算自动化"食谱"，提供经过验证的自动化模板。

基本用法

# 列出所有支持的网站
actionbook list

# 获取特定网站的食谱
actionbook get <site>

# 示例
actionbook get github
actionbook get reddit
actionbook get amazon

工作流程

1. 运行 actionbook list 查看支持的网站
2. 运行 actionbook get <site> 获取该网站的自动化模板
3. 根据模板编写自动化脚本（使用 browser-use 或直接使用 agent-browser）

详细命令参考: references/actionbook-reference.md

browser-use

Python 库，使用 AI 自主控制浏览器完成复杂任务。

安装

pip install browser-use
playwright install chromium

基本用法

from browser_use import Agent
from langchain_openai import ChatOpenAI

async def main():
    agent = Agent(
        task="Go to GitHub and find the trending Python repositories",
        llm=ChatOpenAI(model="gpt-4"),
    )
    result = await agent.run()
    print(result)

常见场景

# 表单填写
agent = Agent(
    task="Go to example.com and fill out the contact form with test data",
    llm=llm,
)

# 数据抓取
agent = Agent(
    task="Go to Amazon, search for 'wireless headphones', and extract the top 5 products with prices",
    llm=llm,
)

# 多步骤操作
agent = Agent(
    task="Log into Twitter, navigate to settings, and enable two-factor authentication",
    llm=llm,
)

详细 API 参考: references/browser-use-reference.md

决策流程

任务类型 → 工具选择

示例工作流

场景：获取 X/Twitter 帖子内容

# 方法 1：直接使用 agent-browser（推荐）
agent-browser "https://x.com/username/status/123456"

# 方法 2：使用 browser-use 进行更复杂操作
# 编写 Python 脚本

场景：GitHub Trending 分析

# 方法 1：agent-browser
agent-browser "https://github.com/trending"

# 方法 2：使用 actionbook 获取 GitHub 食谱
actionbook get github
# 然后根据食谱编写脚本

注意事项

1. 速率限制：频繁请求可能被目标网站封禁，建议添加延迟
2. 登录要求：某些内容需要登录才能访问，使用 browser-use 处理
3. 动态内容：agent-browser 会等待页面加载完成，但对于无限滚动页面需要交互模式
4. 法律合规：确保抓取行为符合目标网站的服务条款

故障排除