
开源项目利用browser-use-webui和DeepSeek把浏览器打造成一个AI Agent智能体!
简介:Make websites accessible for AI agents开源地址: https://github.com/browser-use/browser-useBrowser-Use 是一个开源的网页自动化库,它通过提供一个简单的接口,让 LLM 能够与网站进行互动。这个库支持多标签管理、XPath 提取和视觉模型处理,使得自动化网页操作变得更加简单和高效。
browser-use和browser-use-webui
browser-use
简介:Make websites accessible for AI agents
开源地址: https://github.com/browser-use/browser-use
Browser-Use 是一个开源的网页自动化库,它通过提供一个简单的接口,让 LLM 能够与网站进行互动。这个库支持多标签管理、XPath 提取和视觉模型处理,使得自动化网页操作变得更加简单和高效。支持所有 LangChain 聊天模型,包括但不限于 GPT-4o、GPT-4o Mini、Claude 3.5 Sonnet 和 LLama 3.1 405B。这些模型都是当前领先的大型语言模型,能够处理各种复杂的语言相关任务。
browser-use-webui
browser-use开源地址:
简介:Run AI Agent in your browser.
开源地址: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browser-use-webui
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。
系统环境
系统:Windows11专业版
CPU: 英特尔I7-13700KF
内存: 32G
硬盘:1T nvme SSD +4T 机械
显卡:RTX 4070 Ti
python版本:Python 3.13.2
第1步:克隆项目
git clone https://github.com/browser-use/web-ui.git
cd web-ui
第2步:设置Python环境
我们建议使用 uv 管理Python环境。
uv venv --python 3.11
我这边不使用他的建议
用Anaconda Prompt
(base) C:\Users\Administrator>cd C:\Users\Administrator\Desktop\AI\web-ui
(base) C:\Users\Administrator\Desktop\AI\web-ui>
conda create -n browser_use_webui python=3.11
conda activate browser_use_webui
第3步:安装依赖
安装 Python包
pip install -r requirements.txt
或者:pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
安装浏览器插件
playwright install --with-deps chromium
playwright install
第4步:修改配置
把 .env.example 文件复制一份重命名为.env,用编辑器打开.env并添加API键和其他设置
默认的配置文件:
OPENAI_ENDPOINT=https://api.openai.com/v1
OPENAI_API_KEY=
ANTHROPIC_API_KEY=
ANTHROPIC_ENDPOINT=https://api.anthropic.com
GOOGLE_API_KEY=
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=
AZURE_OPENAI_API_KEY=
AZURE_OPENAI_API_VERSION=2025-01-01-preview
DEEPSEEK_ENDPOINT=https://api.deepseek.com
DEEPSEEK_API_KEY=
MISTRAL_API_KEY=
MISTRAL_ENDPOINT=https://api.mistral.ai/v1
OLLAMA_ENDPOINT=http://localhost:11434
ALIBABA_ENDPOINT=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
ALIBABA_API_KEY=
MOONSHOT_ENDPOINT=https://api.moonshot.cn/v1
MOONSHOT_API_KEY=
# Set to false to disable anonymized telemetry
ANONYMIZED_TELEMETRY=false
# LogLevel: Set to debug to enable verbose logging, set to result to get results only. Available: result | debug | info
BROWSER_USE_LOGGING_LEVEL=info
# Chrome settings
CHROME_PATH=
CHROME_USER_DATA=
CHROME_DEBUGGING_PORT=9222
CHROME_DEBUGGING_HOST=localhost
# Set to true to keep browser open between AI tasks
CHROME_PERSISTENT_SESSION=false
CHROME_CDP=
# Display settings
# Format: WIDTHxHEIGHTxDEPTH
RESOLUTION=1920x1080x24
# Width in pixels
RESOLUTION_WIDTH=1920
# Height in pixels
RESOLUTION_HEIGHT=1080
# VNC settings
VNC_PASSWORD=youvncpassword
修改的配置
# 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
...
我这边修改的chrome的地址,根据你电脑的环境填写。
CHROME_PATH="C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe"
CHROME_USER_DATA="C:\Users\Administrator\AppData\Local\Google\Chrome\User Data"
第5步:启动运行
python webui.py --ip 127.0.0.1 --port 7788
浏览器访问 http://127.0.0.1:7788/
,看到如下界面就成功了
完成安装browser-use-webui
使用browser-use-webui
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。
2、配置大模型
单击“LLM Settings”,我这边设置的硅基流动的 deepseek,你也可以用其他的
Base URL填写:https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions
API Key:填写自己申请到的key
model Name填写:deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
3、浏览器设置
设置一下分辨率
4、运行
点击,run agent
结果
结果是[‘404 page not found’, ‘404 page not found’, ‘404 page not found’]
修改成openai的接口
用deepseek一直没有跑通,改成ChatGPT的接口再试试
git动画
browser-use-webui-google.agent_history
用命令执行中文:
打开新浪,检索最近的10条新闻
如何学习大模型 AI ?
由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人,只能说是:
“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段(10天):初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么?
- 大模型是怎样获得「智能」的?
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段(30天):高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示(Embeddings)
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段(30天):模型训练
恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。
到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段(20天):商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费
】
更多推荐
所有评论(0)