Browser Harness:LLM 驱动自愈网页自动化 2026 版
Browser Harness 用 LLM 自动化浏览器。从网页抓取到操作。自愈机制、智能元素识别、多浏览器支持。
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- AI
- Browser
- Python
- Apache 2.0
- 更新于 2026-05-18
什么是 Browser Harness? #
Browser Harness 用 LLM 自动化浏览器。从网页抓取到操作。自愈机制、智能元素识别、多浏览器支持。
安装 #
pip install browser-harness
基本用法 #
启动浏览器 #
from browser_harness import Browser
browser = Browser(headless=False)
page = browser.new_page()
访问页面 #
page.goto("https://example.com")
page.screenshot("example.png")
元素交互 #
# 语义化选择
page.click("搜索框")
page.type("输入文本")
page.click("提交按钮")
AI 驱动操作 #
LLM 指令 #
from browser_harness import AI
ai = AI(model="gpt-4")
# 自然语言指令
ai.execute("登录到谷歌账户")
ai.execute("下载最近 3 个月的报表")
自愈机制 #
元素识别 #
# 传统选择器失效时自动重试
element = page.wait_for_selector(
'#main > div:nth-child(2) > button',
timeout=5000,
recovery=True # 启用自愈
)
页面重构 #
# 检测页面布局变化
if page.has_changed():
ai.reanalyze_page()
多浏览器支持 #
Chrome #
browser = Browser("chromium")
Firefox #
browser = Browser("firefox")
Safari #
browser = Browser("safari")
智能抓取 #
递归爬取 #
urls = []
for link in page.links():
if link not in visited:
data = ai.scrape(link, extract_fields=["标题", "内容"])
urls.append(data)
表格解析 #
tables = page.tables()
for table in tables:
structured = ai.parse_table(table)
自动化脚本 #
从指令生成脚本 #
script = ai.generate_script("""
1. 访问亚马逊
2. 搜索「笔记本电脑」
3. 按价格排序
4. 选前 3 个商品
5. 保存商品信息
""")
# 执行脚本
ai.run_script(script)
集成测试 #
Web 测试 #
from browser_harness import TestSuite
suite = TestSuite()
suite.add_test(
name="登录流程",
steps=[
"访问登录页",
"输入账号密码",
"点击登录",
"验证登录成功"
]
)
生产部署 #
Docker 镜像 #
from browser_harness.docker import ImageBuilder
image = ImageBuilder()
image.add_python_deps(["playwright", "openai"])
image.run("python automation.py")
云端运行 #
# 在远程浏览器中运行
browser = Browser(headless=True, remote="https://browserstack.com")
性能优化 #
并行执行 #
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
browsers = [Browser() for _ in range(5)]
with ThreadPoolExecutor() as executor:
results = list(executor.map(run_task, browsers))
缓存页面 #
browser.cache.enable(ttl=3600) # 1 小时
常见问题 #
Q: 自愈机制会不会降低速度?
答:会略慢,但显著提高成功率。95%+ 自动化成功率。
Q: 能否处理动态加载内容?
答:支持。内置等待机制,智能重试。
Q: 需要多少内存?
答:Headless 模式 500MB,带 UI 1GB+。
总结 #
Browser Harness 把「LLM 推理」和「浏览器控制」融合。从手动到自动,再到自愈。
参考:browser-harness.dev 文档 更新:2026-05-18
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