Browser Use 把它拆成兩半:一半是代理,一半是租來的瀏覽器

摘要

一半收下任務直接給結果,另一半把你自己的 Playwright 程式接到一台遠端瀏覽器上。開源函式庫採 MIT 授權,計費按小時與按用量走,不綁訂閱。

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軟體名稱
Browser Use
版本
0.02
開源
開源
作業系統
WebLinuxmacOSWindows
更新時間
2026-10-06 21:19

讓代理自己去用瀏覽器,這件事 Browser Use 起步得早,也跑得比多數人遠。官網的標語坦白得不能再坦白:會用瀏覽器的代理。產品接著分成兩塊——Browser Use Agents 收下一個任務直接給結果,Browser Infrastructure 則是把你自己的代理接到一台遠端瀏覽器上。首屏兩個入口正好對應這個切分:跑一個代理,開一台瀏覽器,角落標著 115,000 顆星。

官網首頁:一邊是瀏覽器代理,一邊是遠端瀏覽器

同時量成功率與單題成本的基準

最顯眼的數字來自它自建的難度基準。在 106 個任務裡,Browser Use 給出的成功率是 82%,每題成本 17 美分。對照列擺了三個前沿模型,成功率分別是 62%、59% 與 59%,單題成本則是 3.40、1.55 與 2.20 美元。

真正要緊的是它量的是什麼。頁面把口徑寫成「106 個任務上的成功率」搭配「每解決一個任務的成本」——這跟「一次呼叫多少錢」是兩個問題。一個便宜但一半會失敗的模型其實很貴,而忽略這件事的基準,只是一份假裝成評測的價目表。

遠端瀏覽器那一側另有一組數字:在 71 個受保護站點的觸達比例上,它給自己 81%,另外三家服務則是 77%、67% 與 47%。兩組數字都出自自建基準,樣本與對照方法由官方設定,所以合理的讀法是:買方該拿自己的目標站點去測。

展示區具體得多。官方稱收了 42 段真實執行的錄影,任務包括找兩個相鄰的電影座位、在家居建材店湊完自提購物車、把入口網站的結果匯出成 CSV、替網站做品質檢查、照著實時棋盤下棋、在聊天工作區裡跑瀏覽器任務,以及清掉 100 行俄羅斯方塊。

三條上手路徑,從雲到本地

儲存庫說明把用法切成三塊。完全託管的雲端:呼叫託管的代理,由它去驅動瀏覽器,底下附隱身瀏覽器、檔案、錄影與資料策略。命令列路線:把一段提示詞貼給你的編碼代理,讓它裝好工具並連上你自己的瀏覽器。還有 Python 函式庫:在自己的程式裡跑開源代理,需要 Python 3.11 以上,只要裝好套件、設好模型金鑰即可。範例任務是查某個儲存庫的星數,跑起來之後代理自己開瀏覽器查完並印出答案;模型可用第三方的,也可用它自家的,瀏覽器可用本地的,也可走雲端。

開源儲存庫:三條上手路徑與範例程式碼

雲端兩條路線,以及一種燒錢方式

說明站把雲端明確分成兩個產品,都走第四版 API。Browser Use Agents 是你給任務、它驅動瀏覽器;Browser Infrastructure 是你既有的 Playwright 或 Puppeteer 程式透過 CDP 直接連到託管瀏覽器,適合手上已有一整套自動化程式、只想把「跑在哪」換成雲端的團隊。

有個坑值得再講一次,因為它真的會花錢:斷開 CDP 並不會停掉託管瀏覽器。收尾時必須明確停止工作階段,否則計費會一直跑。雲端 SDK 需要 Python 3.10 以上;拿到金鑰之後,建立任務、等待完成、取回結果,核心程式只有三行。

官方說明站:雲端 SDK 快速上手

價格:按量走,不訂閱

額度從 5 美元起,沒有訂閱,也不會過期。瀏覽器每小時 0.02 美元,另加流量。Browser Use Agents 則在模型成本上加價 20%,再加瀏覽器時長與流量。符合條件的新註冊可獲 15 美元額度。

別只看數字,看結構,就會發現這其實是兩個產品。如果只用託管瀏覽器跑自己的 Playwright 程式,成本接近「按小時租一台帶隱身與代理的機器」。若讓它的代理幹活,你買的是模型用量,外加兩成。兩者都不是訂閱制,意味著閒著的月份不花錢,而忙碌的月份可能比包月更貴。

開源那一側有自己的一組數字:約 115,000 顆星、每月 2,310 萬次下載、MIT 授權、366 位貢獻者與 137 個發布版本,語言幾乎全是 Python。官方明說可以跑在雲上,也可以跑在自己的機器上,而授權正是這句話站得住的原因。

適合誰用

三種人。需要把重複的網頁操作自動化、又不想自己維護反爬與驗證碼方案的小團隊——受保護站點的觸達率賣的正是這件事;已經用 Playwright 寫好流程、只想把執行環境搬到雲上的工程團隊,走基礎設施那條路,改動最小;以及想把瀏覽器操作當成工具交給自家代理呼叫的開發者,命令列與 MCP 兩個方向都有入口。

兩組亮眼數字能說明什麼、不能說明什麼

兩組數字都是自報的,用的還是廠商自己設計的基準。這不代表它們是假的,但確實限制了它們能證明什麼。106 個任務上的成功率,說明這個專案在作者挑的那類任務上很能幹;它沒有說明的是,在你真正關心的那個站點上、用你真正持有的那個帳號、在機器人檢查跳出來的那一刻,會發生什麼事。

單題成本要套用同樣的謹慎,而它其實是兩者中更有意思的一個,因為它把失敗也折進了價錢裡。這種算法是對的,但也意味著數字會隨任務組合浮動:同一套系統,跑一整組簡單任務和跑一整組刁難的任務,結果會差很遠。

兩點如實說明

其一,前面兩組漂亮的對照都來自專案自建基準,投入之前請拿自己的目標站點實測一輪。其二,上面那個計費陷阱才是雲端產品的實際風險:廢棄的工作階段會持續計費,所以要把工作包在一個「即使程式出錯也會停掉它」的結構裡。

瀏覽器代理真正的門檻,從來不是會不會按鈕,而是被目標站點擋下來之後,還找不找得到回去的路。

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