browser-use 智能浏览器自动化

概述

browser-use 是一个 AI 驱动的浏览器自动化工具，它使用 LLM 来：

• 理解网页内容
• 智能决策下一步操作
• 自动完成任务

与 Playwright 的区别：

⚠️ 资源清理原则（强制）

所有涉及浏览器的 cron 任务完成后，必须自动关闭 Chrome 进程！

import asyncio
from browser_use import Agent

async def main():
    agent = Agent(task="...", llm=llm)
    result = await agent.run()

    # ⚠️ 任务结束后必须显式关闭浏览器
    if hasattr(agent, 'browser') and agent.browser:
        await agent.browser.close()

    # ⚠️ 推荐在脚本结束时强制清理残留进程
    import subprocess
    subprocess.run(['pkill', '-f', 'chrome'], capture_output=True)

    return result

原因: 避免内存泄漏和资源占用，防止 Gateway CPU 100% 过载

安装状态

✅ 已安装：

• browser-use 0.11.11
• browser-use-sdk 2.0.15

快速开始

基本用法

import asyncio
from browser_use import Agent
from langchain_openai import ChatOpenAI

async def main():
    agent = Agent(
        task="打开 polymarket.com，查看 Fed 利率市场",
        llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
    )
    result = await agent.run()
    print(result)

asyncio.run(main())

使用自定义 LLM（推荐配置）

⚠️ 重要：xingsuancode API 是 Anthropic 格式，不是 OpenAI 格式！必须使用 ChatAnthropic。

from browser_use.llm.anthropic.chat import ChatAnthropic

# xingsuancode API（Anthropic 兼容）✅ 推荐
llm = ChatAnthropic(
    model="claude-sonnet-4-6",
    base_url="https://cn.xingsuancode.com",  # 注意：不加 /v1
    api_key="your-api-key",  # 或从 pass show api/xingsuancode 获取
)

agent = Agent(
    task="你的任务",
    llm=llm,
)

# ❌ 错误用法：不要用 ChatOpenAI + xingsuancode
# from browser_use.llm.openai.chat import ChatOpenAI  # 这个不行！xingsuancode 不支持 OpenAI 格式

# 如果使用 OpenAI 兼容 API（如 aixn），用 ChatOpenAI：
from browser_use.llm.openai.chat import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-4o",
    base_url="https://ai.9w7.cn/v1",
    api_key="your-api-key",
)

使用 Chrome 浏览器

from browser_use import Agent, BrowserProfile, BrowserSession

# 配置使用 Chrome
profile = BrowserProfile(
    executable_path="/usr/bin/google-chrome-stable",
    headless=True,
    disable_security=True,
)
session = BrowserSession(browser_profile=profile)

agent = Agent(
    task="任务描述",
    llm=llm,
    browser_session=session,
)

保存/加载登录态

# 保存登录态
await browser_context.save_storage_state(path="polymarket_auth.json")

# 加载登录态
context = BrowserContextConfig(
    storage_state="polymarket_auth.json"
)

常用配置

最小化 Token 消耗

agent = Agent(
    task="任务",
    llm=llm,
    use_vision=False,  # 禁用视觉，减少token
    max_actions_per_step=3,  # 限制每步操作数
    message_compaction=True,  # 消息压缩
)

调试模式

agent = Agent(
    task="任务",
    llm=llm,
    headless=False,  # 显示浏览器
    slow_mo=1000,  # 慢放，每步延迟1秒
    save_conversation_path="debug_log/",  # 保存日志
)

提取结构化数据

from pydantic import BaseModel

class MarketData(BaseModel):
    question: str
    yes_price: float
    no_price: float

agent = Agent(
    task="获取 Polymarket Fed 利率市场数据",
    llm=llm,
    output_model_schema=MarketData,
)
result = await agent.run()
# result 将是 MarketData 类型

Polymarket 集成

查看市场

agent = Agent(
    task="""
    1. 打开 https://polymarket.com/event/fed-decision-in-march-885
    2. 提取以下信息：
       - 市场问题
       - Yes 价格
       - No 价格
       - 交易量
    3. 返回 JSON 格式数据
    """,
    llm=llm,
)

执行交易

agent = Agent(
    task="""
    1. 打开 Polymarket
    2. 连接钱包（如果需要）
    3. 导航到 Fed 利率市场
    4. 买入 $0.60 的 No（价格 ≥ 0.85）
    5. 确认交易
    """,
    llm=llm,
    sensitive_data={
        "wallet_address": "0x...",
    }
)

最佳实践

1. 任务描述要清晰

# 好 ✅
task="打开 polymarket.com，找到 Fed 利率市场，提取 Yes/No 价格"

# 差 ❌
task="帮我看看那个市场"

2. 使用结构化输出

from pydantic import BaseModel

class TradingResult(BaseModel):
    success: bool
    market: str
    action: str  # "buy_yes", "buy_no"
    amount: float
    price: float
    tx_hash: str | None

agent = Agent(
    task="执行交易...",
    output_model_schema=TradingResult,
)

3. 错误处理

try:
    result = await agent.run()
except Exception as e:
    print(f"任务失败: {e}")
    # 可以使用 browser tool 作为后备

4. 复用登录态

# 第一次登录后保存
# 后续直接加载，避免重复登录

browser_context = BrowserContextConfig(
    storage_state="~/.playwright-data/polymarket/auth.json"
)

Token 消耗优化

对比（相同任务）

优化技巧

1. 禁用视觉：use_vision=False
2. 限制历史：maxhistoryitems=10
3. 压缩消息：message_compaction=True
4. 减少步骤：maxactionsper_step=3
5. 使用 Flash 模式：flash_mode=True（快速模式）

完整示例

import asyncio
from browser_use import Agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic import BaseModel
import os

class MarketInfo(BaseModel):
    question: str
    yes_price: float
    no_price: float
    volume: str

async def check_polymarket():
    # 使用本地 LLM API
    llm = ChatOpenAI(
        model="claude-3-5-sonnet-20241022",
        base_url="https://cn.xingsuancode.com",
        api_key=os.environ.get("XSC_API_KEY"),
    )
    
    agent = Agent(
        task="""
        访问 Polymarket Fed 利率市场：
        https://polymarket.com/event/fed-decision-in-march-885
        
        提取并返回：
        - 市场问题
        - Yes 价格（0-1）
        - No 价格（0-1）
        - 24h 交易量
        """,
        llm=llm,
        output_model_schema=MarketInfo,
        use_vision=False,
        max_actions_per_step=5,
    )
    
    result = await agent.run()
    return result

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(check_polymarket())

资源

• 官方文档: https://docs.browser-use.com
• GitHub: https://github.com/browser-use/browser-use
• 示例: ~/clawd/skills/browser-use/examples/

快速命令

# 安装（已完成）
pip install browser-use

# 运行脚本
python3 script.py

# 测试
python3 -c "from browser_use import Agent; print('✅ OK')"

记住: browser-use 让浏览器操作更智能，省去调试选择器的痛苦！🚀