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lang: zh slug: browser-use title: ‘Browser Use: 94K+ Stars’ description: ‘Browser Use is an open-source Python framework that connects LLMs to real browsers via Playwright. Supports OpenAI, Anthropic, Gemini, and local models. Covers setup, WebVoyager benchmarks, Selenium comparison, production hardening, and Docker deployment.’ tags: [“automation”, “browser”, “open-source”, “web”] date: 2026-05-19 00:00:00+08:00 lastmod: 2026-05-19 00:00:00+08:00 tech_stack: [] application_domain: Llm Frameworks source_version: ’' licensing_model: Open Source license_type: MIT file_size: ’' file_md5: ’' download_url: ’' backup_url: ’' github_repo: ‘https://github.com/browser-use/browser-use' last_maintained: ‘2026-05-19’ draft: false categories: [’llm-frameworks’] aliases:

/posts/browser-use/ faqs:
- q: ‘What is Browser Use and what is it used for?’ a: ‘Browser Use is an open-source Python framework (Python 3.11+, MIT license) that connects any LangChain-compatible LLM to a real web browser via Playwright. Instead of hardcoding CSS selectors, you describe a task in natural language and the agent handles navigation, form filling, clicking, and data extraction autonomously. It is used for AI-driven web automation like price monitoring, data extraction, and multi-step workflows on dynamic sites.’
- q: ‘Which LLMs does Browser Use support?’ a: ‘Browser Use is model-agnostic and works with any LangChain-compatible LLM, including OpenAI GPT-4o/5.1, Anthropic Claude Sonnet 4, and Google Gemini 3 Flash. It also supports local models such as Qwen2.5, Llama 3, and Mistral via Ollama, routed through LiteLLM.’
- q: ‘How much does Browser Use cost to run?’ a: ‘The framework itself is free under the MIT license; you only pay for LLM API usage, roughly $0.02 to $0.30 per 10-step task depending on the model. Gemini 3 Flash is cheapest (~$0.02–$0.05), while GPT-4o costs ~$0.15–$0.30. The managed Browser Use Cloud with stealth browsers starts at $29/month.’
- q: ‘How does Browser Use compare to Selenium for web automation?’ a: ‘Browser Use requires zero selector maintenance because the AI reads the page, handles dynamic UIs natively, and scores 89.1% on the WebVoyager benchmark. Selenium is faster for simple tasks (~18–35 pages/min vs ~8–15 for Browser Use), supports more browsers, and has no per-task LLM cost. Use Selenium for cross-browser CI/CD testing and Browser Use for complex, adaptive AI-driven tasks.’
- q: ‘Can Browser Use solve CAPTCHAs?’ a: ‘No, Browser Use does not solve CAPTCHAs natively. For protected sites you can pair it with Browser Use Cloud, which has built-in CAPTCHA solving, or integrate a dedicated CAPTCHA service such as 2Captcha or CapSolver.’

GitHub：浏览器使用/浏览器使用 | 星星：94,731 | 许可证：麻省理工学院 | 版本：0.12.7

简介为现代 Web 自动化编写和维护 Selenium 脚本是一千个选择器的缓慢死亡。类名发生变化，按钮发生移动，整个管道会在凌晨 3 点崩溃。Browser Use 是由 Magnus Müller 和 Gregor Žunič 于 2024 年末推出的开源 Python 框架，它采用了不同的方法：它将浏览器控件交给大型语言模型，让 AI 计算出要单击、键入和阅读的内容。凭借 94,731 名 GitHub star、319 名贡献者以及 WebVoyager 基准测试的 89.1% 成功率，它已成为人工智能驱动的浏览器自动化事实上的开源标准。本教程涵盖了设置、真实基准数据、与 popul 的集成ar LLM，以及与 Selenium、Puppeteer 和 Scrapy 的头对头比较。 #

featureImage: /images/articles/browser-use-94k-stars-2026년-ai-브라우저-자동화.png —## 什么是浏览器使用？浏览器使用是一个 Python 库（≥3.11），它通过 Playwright 将任何与 LangChain 兼容的 LLM 连接到真正的 Web 浏览器。您无需硬编码 CSS 选择器或 XPath 表达式，而是用自然语言描述任务 - “查找下周五从 NYC 到 SFO 最便宜的航班” - 并且代理自主处理导航、表单填写、单击和数据提取。### 关键设计原则s- 与模型无关：可与 OpenAI GPT-4o/5.1、Anthropic Claude Sonnet 4、Google Gemini 3 Flash 以及通过 LiteLLM 的本地模型配合使用。

DOM 蒸馏：在将页面发送到 LLM 之前，将页面剥离为必要的交互元素，从而将令牌消耗减少高达 60%。
多选项卡支持：代理可以同时跨多个浏览器选项卡进行操作。
持久记忆：维护跨导航步骤的上下文和对话历史记录。
基于剧作家：继承所有 Playwright 的功能 — 隐身模式、代理支持、网络拦截和视频录制。—## 浏览器使用如何工作浏览器使用在连续的观察→计划→行动→验证循环上运行：### 架构概述``` ┌──────────────┐ DOM + 截图 ┌──────────────┐ │ 浏览器 │ ──────────────────────> │ 法学硕士 │ │ (剧作家)│ │(克劳德/GPT/)│ │ │ <────────────────────── │ 双子座 │ └──────────────┘ 动作（点击/键入）└─────────────┘ ↑ │ └────────── 页面状态变化────────────┘

2. **蒸馏**：DOM 被过滤为仅交互元素（按钮、输入、链接），减少噪音。
3. **原因**：法学硕士收到提取页面状态和用户的目标，然后计划下一步操作。
4. **执行**：浏览器使用将 LLM 的决定转换为 Playwright API 调用（`page.click()`、`page.fill()`）。
5. **验证**：循环重复，直到任务完成或达到`max_steps`。```python
from browser_use import 代理、浏览器
从 langchain_openai 导入 ChatOpenAI
导入 asyncioasync def main():
    浏览器 = 浏览器()
    代理人 = 代理人（
        任务=“查找浏览器使用存储库的星数”,
        llm=ChatOpenAI(模型=“gpt-4.1”),
        浏览器=浏览器，
    ）
    结果 = 等待代理.run()
    print(结果)if __name__ == "__main__"```python
from browser_use import 代理、浏览器
从 langchain_openai 导入 ChatOpenAI
导入异步

异步 def main():
    浏览器 = 浏览器()
    代理人 = 代理人（
        task="查找浏览器使用的存储库的星数",
        llm=ChatOpenAI(模型=“gpt-4.1”),
        浏览器=浏览器，
    ）
    结果 = 等待代理.run()
    打印（结果）如果 __name__ == "__main__":
    asyncio.run（主（））
```` 铬
```### 步骤 2：配置环境变量```bash
# .env 文件
OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-key
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-your-anthropic-key
GOOGLE_API_KEY=your-google-api-key# 可选：浏览器使用云作为隐形浏览器
BROWSER_USE_API_KEY=您的云密钥
```### 步骤 3：运行你的第一个代理```python
导入异步
from browser_use import Agent, Browser, ChatBrowserUseasync def main():
    浏览器 = 浏览器()
    代理人=阿让t(
        task="列出今天黑客新闻上排名前 20 的帖子及其观点",
        llm=ChatBrowserUse(),
        浏览器=浏览器，
    ）
    结果=```bash
# 使用 uv（推荐）
紫外线初始化
uv 添加浏览器使用
紫外同步

# 使用点子
pip install browser-use

# 安装 Chromium（如果尚未安装）
剧作家安装 chromium
```/quickstart-browser-use-cloud.png)### Docker 设置（生产）```dockerfile
# Dockerfile
来自 python:3.11-slimWORKDIR /app
RUN pip install browser-use playwright
运行剧作家安装 chromium
RUN剧作家ins``bash
# .env 文件
OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-key
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-your-anthropic-key
GOOGLE_API_KEY=您的 google-api-key

# 可选：浏览器使用云作为隐形浏览器
BROWSER_USE_API_KEY=您的云密钥
```HROPIC_API_KEY}
    卷：
      - ./脚本:/应用程序
    命令：python代理.py
```---## 与流行工具集成### OpenAI GPT-4o / GPT-5.1```python
from browser_use import 代理、浏览器
从 langchain_openai 导入 ChatOp恩艾
导入一个```python
导入异步
从 browser_use 导入代理、浏览器、ChatBrowserUse

异步 def main():
    浏览器 = 浏览器()
    代理人 = 代理人（
        task="列出今天黑客新闻上排名前 20 的帖子及其观点",
        llm=ChatBrowserUse(),
        浏览器=浏览器，
    ）
    结果 = 等待代理.run()
    print(结果.输出)

如果 __name__ == "__main__":
    asyncio.run（主（））
``帽子人性化
导入 asyncioasync def extract_data():
    代理人 = 代理人（
        任务=“提取所有l 定价计划来自 example.com/pricing",
        llm=ChatAnthropic(model="claude-sonnet-4-6"),
        浏览器=浏览器(),
    ）
    结果 = 等待代理.run()
    打印（结果.输出）asyncio.run（extract_data（））
```### Google Gemini 3 Flash```python
from browser_use import 代理、浏览器
从 langchain_google_genai 导入 ChatGoogleGenerativeAI
导入 asyncioasync def Research_topic():
    代理人 = 代理人（
        任务=“Res```dockerfile
# Dockerfile
来自 python:3.11-slim

工作目录/应用程序
运行点子使用浏览器的高个剧作家
RUN 剧作家安装 chromium
RUN 剧作家 install-deps

复制。 。
CMD [“python”，“agent.py”]
```arch_topic())
```### Ollama（本地模型）```python
from browser_use import 代理、浏览器
从 langchain_ollama 导入 ChatOllama
导入 asyncioasync def local_automation():
    代理 = Agen```yaml
# docker-compose.yml
版本：'3.8'
服务：
  浏览器使用：
    构建： .
    环境：
      - OPENAI_API_KEY=${OPENAI_API_KEY}
      - ANTHROPIC_API_KEY=${ANTHROPIC_API_KEY}
    卷：
      - ./脚本:/应用程序
    命令：python代理.py
``上
从 playwright.async_api 导入 async_playwright
从 browser_use 导入代理
从 langchain_openai 导入 ChatOpenAIasync def Hybrid_automation():
    与 async_playwright() 异步作为 p：
        浏览器=等待p.chromium.launch（无头= True）
        页面 = 等待 browser.new_page()
        
        # 确定```python
from browser_use import 代理、浏览器
从 langchain_openai 导入 ChatOpenAI
导入异步

异步c def search_flights():
    代理人 = 代理人（
        task="查找下周从 纽约 飞往 伦敦 最便宜的航班",
        llm=ChatOpenAI(型号=“gpt-4o”，温度=0),
        浏览器=浏览器(),
    ）
    返回等待代理.run()

asyncio.run（搜索航班（））
````）
        返回结果
```---## 基准/实际用例### WebVoyager 基准测试结果WebVoyager 基准测试在 586 个不同的实际 Web 任务上评估浏览器代理。浏览器使用量在全球排行榜上排名第七89.1% 的成功率——完全开源框架中最高的。！[WebVoyager 排行榜显示浏览器使用率为 89.1%](https://docs.browser-use.c```python
from browser_use import 代理、浏览器
从 langchain_anthropic 导入 ChatAnthropic
导入异步

异步 def extract_data():
    代理人 = 代理人（
        task="从 example.com/pricing 中提取所有定价计划",
        llm=ChatAnthropic(model="claude-sonnet-4-6"),
        浏览器=浏览器(),
    ）
    结果 = 等待代理.run()
    公关int(结果.输出)

asyncio.run（extract_data（））
````博 | 88.5% | Z.ai |
| 9 |库拉特工| 87.0% |库拉 |
| 9 | OpenAI运营商| 87% |开放人工智能 |
| 11 | 11天文2.0 | 85.85% |天文 |
| 12 | 12水手计划| 83.5% | Google |### 性能指标（与传统工具相比）|公制|浏览器使用（AI）|剧作家 |傀儡师 |硒|
|--------|-----------------|------------|------------|----------|
|冷启动首次导航| ~0.5–0.8 秒 | ~0.4–0.7 秒 | ~0.3–0。```python
从 browser_use 导入代理、浏览器
从 langchain_google_genai 导入 ChatGoogleGenerativeAI
导入异步

异步 def Research_topic():
    代理人 = 代理人（
        任务=“研究最新的人工智能新闻并总结前 5 个故事”，
        llm=ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-3-flash-preview"),
        浏览器=浏览器(),
    ）
    返回等待代理.run()

asyncio.run(research_topic())
```s) |最适合 |
|------------|----------------------------|----------|
| GPT-4o | ~$0.15–$0.30 |复杂推理任务 |
|氯奥德十四行诗 4 | ~$0.10–$0.20 |生产可靠性 |
|双子座3闪光| ~$0.02–$0.05 |成本敏感的批处理作业 |
|本地（Qwen2.5-72B）| ~$0.005（GPU 成本）|隐私优先部署 |### 用例：自动价格监控```python
导入异步
from browser_use import 代理、浏览器
来回```蟒蛇
from browser_use import 代理、浏览器
从 langchain_ollama 导入 ChatOllama
导入异步

异步 def local_automation():
    代理人 = 代理人（
        任务=“填写示例中的联系表格e.com/联系方式”，
        llm=ChatOllama(model="qwen2.5:72b"),
        浏览器=浏览器(),
    ）
    返回等待代理.run()

asyncio.run(local_automation())
```r 名字",
            llm=ChatOpenAI(模型=“gpt-4o-mini”),
            浏览器=浏览器(),
        ）
        结果 = 等待代理.run()
        results.append({"url": url, "data": result.output})
    
    返回结果# 通过 cron 或计划任务每天运行
价格 = asyncio.run(monitor_prices())
```---## 高级使用/生产强化### 并行代理执行```python
我````蟒蛇
从 playwright.async_api 导入 async_playwright
从 browser_use 导入代理
从 langchain_openai 导入 ChatOpenAI

异步定义hybrid_automation()：
    与 async_playwright() 异步作为 p：
        浏览器=等待p.chromium.launch（无头= True）
        页面 = 等待 browser.new_page()
        
        # 确定性剧作家步骤
        等待 page.goto("https://example.com")
        
        # 将复杂任务交给浏览器使用代理代理人 = 代理人（
            任务=“导航至定价并提取所有计划详细信息”，
            llm=ChatOpenAI(型号=“gpt-4o”),
            浏览器=浏览器，
        ）
        结果 = 等待代理.run()
        等待 browser.close()
        返回结果

配置=浏览器配置（代理={ “服务器”：“http://proxy.example.com:8080”， “用户名”：“用户”， “密码”：“通行证”， }, 无头=真，）浏览器=浏览器（配置=配置）代理人 = 代理人（任务=“额外”来自地理限制站点的 ct 数据”， llm=ChatOpenAI(型号=“gpt-4o”), 浏览器=浏览器，） ### 会话持久性和身份验证python 从 browser_use 导入浏览器、BrowserConfig、代理 from langchain_openai import ChatOpenAI# 使用持久浏览器配置文件来维护登录状态配置=浏览器配置（ user_data_dir="./browser_profile", headless=False, # 首次登录时使用 headless 模式）异步defauthentiated_task（）：浏览器=浏览器（配置=配置）代理人= 代理（任务=“从账单页面下载我的每月发票”， llm=ChatOpenAI(型号=“gpt-4o”), 浏览器=浏览器，）返回等待代理.run() ### 错误处理和重试python 导入异步 from browser_use import 代理、浏览器从 langchain_openai 导入 ChatOpenAIasync defRobust_agent（任务，max_retries=3）：对于范围内的尝试（max_retries）：尝试：代理人 = 代理人（任务=任务， llm=ChatOpenAI(模型=“gpt-4o”），浏览器=浏览器(), max_steps=25, # 限制步数以防止失控循环）结果 = 等待代理.run() 如果结果.成功：返回结果除了异常 e： print(f"尝试 {attempt + 1} 失败：{e}") wait asyncio.sleep(2 ** attempts) # 指数退避引发异常（f“在 {max_retries} 次尝试后任务失败”） ### 使用 Prometheus 进行监控python 从 prometheus_client 导入计数器、直方图、start_http_server from browser_use import Agent, Browseragent_runs = Counter(“browseruse_agent_runs_total”, “代理运行总数”) agent_failures = Counter(“browseruse_agent_failures_total”, “代理失败总数”) agent_duration = Histogram(“browseruse_agent_duration_seconds”, “代理运行持续时间”)start_http_server(8000)async def Monitored_agent(task): agent_runs.inc() 与agent_duration.time()：尝试：代理=代理（任务=任务，llm=llm, browser=浏览器()) 结果 = 等待代理.run() 返回结果除了例外： agent_failures.inc() 提高

|--------|-------------|--------|------------|------------|
| **语言** |蟒蛇 |蟒蛇 | JavaScript/TypeScript | Python、Java、C#、JS |
| **```蟒蛇
导入异步
from browser_use import 代理、浏览器
来自 langchain_openai 导入t 聊天OpenAI

异步定义monitor_prices()：
    网址 = [
        “https://amazon.com/dp/B0DHTYW7P5”，
        “https://bestbuy.com/site/xyz”，
        “https://newegg.com/product/abc”，
    ]
    
    结果=[]
    对于 url 中的 url：
        代理人 = 代理人（
            task=f"转到 {url} 并提取当前价格、库存情况和卖家名称",
            llm=ChatOpenAI(模型=“gpt-4o-mini”),
            浏览器=浏览器(),
        ）
        结果 = 等待代理.run()
        结果.append({"网址": url, "data": 结果.输出})
    
    返回结果

# 通过 cron 或计划任务每天运行
价格 = asyncio.run(monitor_prices())
``x 任务 |大规模静态抓取| Chrome 自动化、测试 |跨浏览器测试，遗留 |
| **GitHub 之星** | 94,731 | 94,731 54,200 | 90,800 | 90,800 25,400 |### 何时选择什么 - **浏览器使用**：在动态站点上执行复杂的多步骤任务，在这些站点上编写选择器是不切实际的。需要适应不断变化的用户界面的人工智能代理。
- **Scrapy**：大容量提取n 个静态 HTML 页面。最适合大规模结构化爬行。
- **Puppeteer**：仅限 Chrome 的自动化，其中速度很重要并且您可以控制目标站点。非常适合 PDF 生成和屏幕截图。
- **Selenium**：对具有严格浏览器覆盖率要求的企业应用程序进行跨浏览器测试。---## 限制/诚实评估浏览器使用并不是传统浏览器自动化的通用替代品。这里我```python
导入异步
from browser_use import 代理、浏览器
来自局域网gchain_openai 导入 ChatOpenAI

异步 def run_parallel_agents(任务):
    浏览器 = 浏览器()
    代理=[
        代理（任务=任务，llm=ChatOpenAI（模型=“gpt-4o-mini”），浏览器=浏览器）
        对于任务中的任务
    ]
    结果=等待 asyncio.gather(*[agent.run() 用于代理中的代理])
    返回结果

任务=[
    “在亚马逊上查找 iPhone 16 价格”，
    “在百思买上查找 iPhone 16 价格”，
    “在 Apple Store 上查找 iPhone 16 价格”，
]

结果= asyncio.run（run_parallel_agents（任务））
````t当前的代理循环架构.4。 **简单、稳定的站点**：如果目标站点从不更改并且具有干净的选择器，则传统自动化更快、更便宜且更可靠。5。 **LLM 依赖性**：您必须遵守第三方 LLM API 的可用性和定价。速率限制可能会成为生产工作负载的瓶颈。---## 常见问题### Browser Use 的用途是什么？
Browser Use 是一个 Python 框架，允许法学硕士通过 Playwright 控制 Web 浏览器。用于AI驱动n Web 自动化 — 诸如表单填写、数据提取、价格监控和多 ste```python 等任务
从 browser_use 导入浏览器、BrowserConfig
从 browser_use 导入代理
从 langchain_openai 导入 ChatOpenAI

配置=浏览器配置（
    代理={
        “服务器”：“http://proxy.example.com:8080”，
        “用户名”：“用户”，
        “密码”：“通行证”，
    },
    无头=真，
）

浏览器=浏览器（配置=配置）
代理人 = 代理人（
    任务=“从地理限制站点提取数据”，
    勒姆=ChatOpenAI(模型=“gpt-4o”),
    浏览器=浏览器，
）
```或复杂的人工智能驱动任务。### 哪些法学硕士可以与浏览器一起使用？
任何与 LangChain 兼容的 LLM：OpenAI GPT-4o/5.1、Anthropic Claude Sonnet 4、Google Gemini 3 Flash 以及通过 Ollama 的本地模型（Qwen2.5、Llama 3、Mistral）。该框架通过 LiteLLM 与模型无关。### 浏览器使用费用是多少？
该框架是免费的（MIT 许可证）。您需要支付 LLM API 使用费用：每 10 步任务大约 0.02–0.30 美元，具体取决于模型。浏览器使用云提供从```python开始的托管隐形浏览器
从 browser_use 导入浏览器、BrowserConfig、代理
从 langchain_openai 导入 ChatOpenAI

# 使用持久浏览器配置文件来维护登录状态
配置=浏览器配置（
    user_data_dir="./browser_profile",
    headless=False, # 首次登录时使用 headless 模式
）

异步 defauthentiated_task():
    浏览器=浏览器（配置=配置）
    代理人 = 代理人（
        任务=“从账单页面下载我的每月发票”，
        勒姆=ChatOpenAI(模型=“gpt-4o”),
        浏览器=浏览器，
    ）
    返回等待代理.run()
浏览器使用中的````ation？
使用持久浏览器配置文件（“BrowserConfig”中的“user_data_dir”）来维护跨会话的 cookie 和登录状态。对于 OAuth 或 2FA 流程，请在有头模式下运行初始登录，然后切换到无头模式以执行后续任务。### 浏览器使用和 Stagehand 之间有什么区别？
浏览器使用是一个完全自主的代理框架 - LLM 控制所有导航决策。Stagehand（由 Browserbase 提供）在 Playwright 之上添加了 AI 基元（`act()`、`extract()`、`observe()`），以实现混合工作流程，其中确定性和 AI 驱动的 ```python
导入异步
from browser_use import 代理、浏览器
从 langchain_openai 导入 ChatOpenAI

异步 defRobust_agent(任务, max_retries=3):
    对于范围内的尝试（max_retries）：
        尝试：
            代理人 = 代理人（
                任务=任务，
                llm=ChatOpenAI(型号=“gpt-4o”),
                浏览器=浏览器(),max_steps=25, # 限制步数以防止失控循环
            ）
            结果 = 等待代理.run()
            如果结果.成功：
                返回结果
        除了异常 e：
            print(f"尝试 {attempt + 1} 失败：{e}")
            wait asyncio.sleep(2 ** attempts) # 指数退避
    引发异常（f“在 {max_retries} 次尝试后任务失败”）
```注意，浏览器使用是可用的最成熟的开源选项。**行动项目**：
1. 克洛位于 [browser-use/browser-use](https://github.com/browser-use/browser-use) 存储库
2. 运行 `pip install browser-use` 并使用上面的代码示例设置您的第一个代理
3. 根据您的用例评估 WebVoyager 基准
4. 加入 [浏览器使用 Discord](https://link.browser-use.com/discord) 获取社区支持和制作技巧> **想要更多 AI 自动化教程吗？** 加入我们的 [Telegram 群组](https://t.me/dibi8opensource)，每周深入了解开源 AI 工具、产品化部署技巧和基准数据.---







## 推荐的托管和基础设施在将上述任何工具部署到生产环境之前，您需要可靠的基础设施```python
从 prometheus_client 导入计数器、直方图、start_http_server
from browser_use import 代理、浏览器

agent_runs = Counter("browseruse_agent_runs_total", "代理运行总数")
agent_failures = Counter("browseruse_agent_failures_total", "代理失败总数")
agent_duration = 直方图（“browseruse_agent_durationn_seconds", "代理运行持续时间")

启动http_服务器（8000）

异步定义受监视的代理（任务）：
    agent_runs.inc()
    与agent_duration.time()：
        尝试：
            代理=代理（任务=任务，llm=llm，浏览器=浏览器（））
            结果 = 等待代理.run()
            返回结果
        除了例外：
            agent_failures.inc()
            提高
``se.com）
- [浏览器使用云平台](https://cloud.browser-use.com)
- [WebVoyager 基准排行榜](https://leaderboard.steel.dev/)
- [Playwright vs Puppeteer vs Selenium 2026 基准](https://use-apify.com/blog/playwright-vs-puppeteer-vs-selenium-2026)
- [2026 年 AI 浏览器自动化工具比较](https://awesomeagents.ai/tools/best-ai-browser-automation-tools-2026/)
- [浏览器使用代理设置指南](https://www.corium.io/blog/browser-use-proxy-setup)
- [Stagehand、浏览器使用与剧作家比较](https://www.nxcode.io/resources/news/stagehand-vs-browser-use-vs-playwright-ai-browser-automation-2026)
---*本文是为需要生产级浏览器自动化的开发人员编写的。所有基准数据均来自截至 2026 年 5 月的公开排行榜和独立测试。*

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