只需一句话，AI 即可自动操作浏览器：
搜索商品：
下单支付：
甚至还能进行深度研究（Deep Research），自动生成完整的攻略报告：
Browser use 是一个开源项目，使 AI 大模型能够自动操作浏览器：
短短几个月内，Browser use 已在 GitHub 上获得超过 5 万颗 star：
近期大热的 AI 产品 Mxxxs 也选择了 Browser use 作为核心组件。随后，Mxxxs 联合创始人 @peakji 也公开证实，确实采用了 @browser_use 的开源代码。
本文将带你亲自搭建并测试 Browser use 项目。文中所用 AI 模型为刚刚升级的免费版 DeepSeek V3 0324 OpenRouter[1]。
文中还会穿插源码相关知识，补充讲解项目的核心原理。
本地搭建
首先，访问 Browser use 的 GitHub 页面：Browser Use · GitHub[2]
目前 Browser use 包含三个开源项目：
-
- browser-use：命令行版本，无 UI 界面。
-
- web-ui：带有网页版 UI 界面。
-
- macOS-use：AI 代理（AI agents），可与 macOS 系统及其应用程序交互。允许 AI 通过编程接口模拟人类操作，几乎能操控所有 Mac 应用，如启动软件、点击界面元素、输入文本或执行多步骤任务。（本文不涉及此部分）
为方便操作，本文选择带 UI 的 web-ui 项目，点击进入 web-ui 项目页面：
进入后可见项目安装说明：
接下来按照官方步骤进行安装。
首先，在 Windows 电脑的 D:\IdeaPro 目录下新建 browser-use 文件夹，用于统一管理 Browser use 相关内容。
然后在 browser-use 文件夹内打开命令提示符（可在地址栏输入 cmd 回车，或右键菜单打开，或通过 Windows 搜索栏搜索 cmd 后 cd 到该目录），执行以下命令：
git clone https://github.com/browser-use/web-ui.git
项目下载到本地后：
进入刚下载的项目文件夹：
cd web-ui
下一步是配置 Python 运行环境。官方推荐使用 UV 工具：
UV 是一个用于管理 Python 环境和包的工具。点击官方链接进入 UV 官网：
在 UV 官网左侧菜单栏找到 Installation：
由于我用的是 Windows 系统，先切换到 Windows 选项卡：
将 UV 提供的安装脚本复制：
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
在 Windows 搜索栏搜索 PowerShell，打开窗口，把 UV 安装命令粘贴进去并回车：
安装完成后，继续操作。已进入 web-ui 文件夹目录，在命令窗口（如遇命令找不到需重开窗口），使用 UV 创建 Python 3.11 运行环境：
uv venv --python 3.11
使用官方文档命令激活虚拟环境，Windows 示例：
.venv\Scripts\activate
激活后，命令行窗口进入虚拟环境：
接下来安装所需 Python 包，官方命令如下：
uv pip install -r requirements.txt
依赖安装较慢，请耐心等待。安装后用 playwright install 命令安装浏览器自动化工具及对应浏览器：
playwright install
接下来编写配置文件，将官方配置文件样例复制一份，命名为 .env：
用 Pycharm 打开项目：
复制 .env.example 并重命名为 .env：
该配置文件主要用于配置 AI 的 API、API Key 以及 API 提供商。本文仍选用 Open Router，进入 OpenRouter 官网[3]，在左上角模型搜索框中搜索 DeepSeek，选择 DeepSeek V3 0324（free）版本：
进入模型详情页，切换到 API 选项卡：
复制 OpenRouter 的 API 请求地址：
https://openrouter.ai/api/v1
由于 OpenRouter 格式与 OpenAI 完全兼容，可直接填写到 OpenAI 的 API 地址中：
接着获取 API Key，在 Open Router 右上角点击 Keys：
点击 Create Key 创建新 API Key：
名称可自定义，Credit limit 可选，不填也可以。点击 create：
创建后会生成 API key，复制下来：
填写到项目配置文件 OPENAI_API_KEY 一行：
保存后即可启动项目。GitHub 说明如下：
执行 Python 命令启动：
python webui.py --ip 127.0.0.1 --port 7788
程序会生成本地网站地址，点击 http://127.0.0.1:7788[4] 打开网页版项目 UI：
还需进行一步设置，进入 LLM Settings 选项卡，将模型名称修改为：
本文使用 DeepSeek V3 免费版，在 OpenRouter DeepSeek V3 0324（free）模型详情页 OpenRouter[5]
粘贴到模型名称中：
配置完成后，进行测试。点击 Run Agent 选项卡：
官方预设任务（访问 google.com[6]，输入 “OpenAI”，点击搜索，返回第一个网址），直接点击 Run Agent 测试。
AI 首先会打开新浏览器窗口，访问 google.com[7]，并在搜索栏输入 “OpenAI”：
项目会对每个可互动元素进行彩色标注，自动填入 OpenAI 并点击搜索按钮：
一系列动作完成后，AI 自动关闭浏览器窗口，回到项目 UI 查看 Results，给出本次问题答案：
Browser use 的创新点在于将网页上的按钮和元素拆解为更易理解、类似文本的格式交给 AI，帮助其识别网页选项并自主决策。
Browser use 也用到了模型的视觉识别能力作为辅助，但视觉识别并非必须，比如本文用的 DeepSeek V3 0324 就没有视觉识别，依然能完成任务。
来看下核心代码，找到 .venv 文件夹，进入 Lib\site-packages\browser_use 目录：
再进入 browser_use 目录下 dom 目录，找到 buildDomTree.js 文件：
在该 JS 文件中，核心方法 buildDomTree 位于 761 行，可搜索定位：
源代码不再贴出，简要说明：buildDomTree 采用递归方式，对网页所有元素进行深度优先遍历，确保每个节点都能被访问和处理。
Browser use 页面炫酷的标注效果，核心方法是 highlightElement：
源码中通过 JS 创建 div，并用 document.body.appendChild(container) 添加到网页：
// 创建或获取高亮容器
let container = document.getElementById(HIGHLIGHT_CONTAINER_ID);
if (!container) {
container = document.createElement("div");
container.id = HIGHLIGHT_CONTAINER_ID;
container.style.position = "fixed";
container.style.pointerEvents = "none";
container.style.top = "0";
container.style.left = "0";
container.style.width = "100%";
container.style.height = "100%";
container.style.zIndex = "2147483647";
document.body.appendChild(container);
}
高亮元素创建后，接着用 CSS 根据索引生成颜色：
// 根据索引生成颜色
const colors = [
"#FF0000",
"#00FF00",
"#0000FF",
"#FFA500",
"#800080",
"#008080",
"#FF69B4",
"#4B0082",
"#FF4500",
"#2E8B57",
"#DC143C",
"#4682B4",
];
const colorIndex = index % colors.length;
const baseColor = colors[colorIndex];
const backgroundColor = baseColor + "1A"; // 不透明度为 10% 的颜色
最后将 div 渲染到网页，实现彩色标注。
免登录
Browser use 启动的浏览器是全新环境，没有任何登录信息，所有账号都需重新登录。
其实可以通过修改配置文件，让 Browser use 调用本机浏览器，从而免除登录步骤，进一步扩展功能。
具体操作如下：在 Windows 搜索栏输入 Chrome：
右键，选择“打开文件所在位置”：
此时只是快捷方式：
需继续右键，进入 Chrome 安装目录：
找到 Chrome 可执行文件，将路径复制，回到项目 .env 配置文件，找到 CHROME_PATH 配置项，粘贴路径：
Windows 11 可直接复制，Windows 10 需在路径末尾加 chrome.exe。
配置好 CHROME_PATH 后，重启项目。命令行 Ctrl + C 停止项目，再输入：
python webui.py --ip 127.0.0.1 --port 7788
重启后（模型名会恢复默认），需重新配置模型：
在 browser Settings 选项卡，勾选 Use Own Browser，即使用本机 Chrome：
重点：启动任务前需关闭 Chrome 浏览器。切换到 Edge，关闭 Chrome：
确保软件列表中没有 Chrome，完全交由 Browser 控制。接下来开始测试。
我更换了一个提示词，前往淘宝电商网站购买一根逗猫棒。只购买逗猫棒，其他商品一律不选，也不多买，仅下单逗猫棒。随后点击“Run Agent”。
自动打开了 Chrome 浏览器，这个浏览器是我自己电脑上的 Chrome，开始解析网页：
网页解析完成后，输入 www.taobao.com[8] 并点击搜索：
成功进入淘宝网站，注意查看我截图中的网站是已经登录过的，我的登录状态仍然可以继续使用，接下来就可以继续执行下一步了，首先对网页元素进行解析：
页面元素解析完毕后，自动输入“逗猫棒”，整个过程无需人工干预：
随后自动进入逗猫棒的商品详情页，并解析该页面：
紧接着，商品被自动加入购物车：
进入购物车页面后，自动解析网页，并选择需要购买的商品：
确认订单信息：
由于我已设置小额免密支付，AI 自动点击付款按钮后，便直接完成了支付操作：
进入到命令行窗口，查看本次操作的结果 Successfully，任务完成：
除了使用自己的浏览器，还有一种免登录的方式，就是把 cookie 导入进 Playwright，这种方式我更推荐。
因为我测试下来这种方法更稳定，效果更好。操作如下：点击浏览器右上角的扩展，点击管理扩展：
找到“在 Chrome 应用商店中发现更多扩展程序和主题”，点击进入：
搜索 Cookie Editor：
将 Cookie Editor 安装到浏览器中：
然后来到我们想要的网站，比如淘宝，我已经登陆过了，然后在扩展栏目中找到我们刚刚安装的 Cookie Editor，点击打开：
在 Cookie Editor 中点击 Export，导出当前网站的 Cookie 信息，导出格式选择 JSON 格式：
此时我在电脑桌面上新建了一个 cookie.json 文件，然后用编辑软件打开，把刚才用 Cookie Editor 导出的 JSON 信息粘贴到这个文件中：
接下来需要修改一点代码，找到 web-ui 项目的根目录打开 webui.py 文件，找到 BrowserContextConfig 469 行，添加一句 cookies_file=我们的 cookie.json 文件路径：
cookies_file="E:\\Desktop\\cookie.json",
Windows 系统下路径需要用两个反斜束，或者直接用一个正斜束。
代码修改完成后，重启项目。注意此时需将 Browser Settings 中的 Use Own Browser 选项取消掉：
还是让它使用 Playwright 浏览器。切换到 Run Agent 选项卡，我们再来测试一下，我让他打开淘宝，点击 Run Agent：
发现控制台命令行报错，查看错误日志发现提示 sameSite: expected one of (Strict|Lax|None)，只允许 Strict|Lax|None。为修复这个问题，我打开 cookie.json 文件，发现 sameSite 的取值有 no_restriction：
还有 unspecified：
我将这两个值都修改为 “None”，注意是字符串 “None”，保存文件后，重新启动项目：
另外一种情况同理，不再截图。
重启后，继续刚才的任务，注意修改 Model Name，打开淘宝（此时报错已消失，网站成功打开且保持登录状态）：
通过导入 Cookie 的方式，实现了浏览器的自动登录，大大拓展了 Browser use 的能力边界，可以完成更多复杂的自动化操作。
文章内容较多，已拆分篇幅，下一篇将继续介绍 Browser use 如何进行深度研究（Deep Research），自动生成完整的攻略报告，敬请期待。
引用链接
[1] OpenRouter: OpenRouter
[2] Browser Use · GitHub: Browser Use · GitHub
[3] OpenRouter 官网: https://openrouter.ai/
[4] http://127.0.0.1:7788: http://127.0.0.1:7788/
[5] OpenRouter: OpenRouter
[6] google.com: http://google.com/
[7] google.com: http://google.com/
[8] www.taobao.com: http://www.taobao.com/