前言

在之前关于 AI 测试相关的几篇文章中，我们分别介绍了通过 playwright-mcp，以及 midscene.js、magentic ui 等几个不同的 AI 浏览器工具，实现 AI 驱动自动化测试的方法介绍。而其实在这些不断涌现的新工具出现之前，还有一个更早推出（2024.11），也同样还在不断完善的AI浏览器驱动工具 Browser Use，其工具实现思路，为后来的相关工具提供了很多借鉴。 而经过半年多40多个版本的迭代，目前最新版本 0.2.5，工具功能也日臻完善。

本文，我们就再来对这个 AI 浏览器做一个系统的介绍。

browser-use简介

browser-use 的定位是提供一个简易且功能强大的，将不同AI Agent和浏览器连接起来的方案，实现基于AI的智能化浏览器自动化。

它是一个基于Python的开源库，在github上已有超过 61K 的Stars，可以说是备受关注。

主要依托 Playwright/Puppeteer 的浏览器控制能力和 AI 大模型的推理分析能力，完成让 AI 从资讯助手向辅助执行的转变。在其之后，mcp大行其道，包括后续的其他各种浏览器AI驱动，也都能看到 browser-use 方案的影子。

实现原理

browser-use 的实现，其实是通过 Langchain 和 LLM 大语言模型实现的一个 AI Agent 智能体，来理解网页内容并进一步生成操作指令。项目底层依赖 Playwright 框架实现浏览器自动化操作，支持多浏览器（如 Chromium、Firefox 等），能够模拟真实用户的点击、输入、导航等行为。

基于 AI 能力，系统能够自动识别网页中的可交互元素（如按钮、输入框等），并结合上下文的理解生成对应的交互逻辑，提升自动化效率，实现基于 AI 的浏览器智能。

核心架构解析

browser-use 通过分层架构实现 AI Agent 与浏览器的深度集成，其核心架构不同分层的主要作用如下：

Agent 层（决策中枢）

这一层，主要负责任务流程编排与决策制定。通过实现小型状态机管理任务流程， 并与 LLM（如 OpenAI）进行交互获取决策指令。

Controller 层（指令转换器）

这一层负责将高级决策转化为具体浏览器操作指令， 支持 DOM 操作、页面导航等基础动作，也提供对多标签页交互逻辑的管理。

DOM 解析引擎

在这一层对网页结构与内容实时解析，包括提供视觉识别能力（OCR 支持），完成对可操作的网页元素映射关系的构建。

Browser 接口层

在这一层，基于Playwright框架实际驱动浏览器行为，除了内置的无头模式控制，也可以通过指定浏览器路径和用户浏览器进行交互。

架构图