使用 CLI：如果您已经有一个希望它能为您完成浏览器任务的 agent（例如 Claude Code、Codex、Cursor、Hermes、OpenClaw 等），请使用 CLI。agent 只需安装一次技能（参见快速入门），之后即可控制浏览器。例如：

• “将此视频上传到 YouTube”
• “比较这三款笔记本电脑，并给我一个包含价格的表格”
• “用我的简历填写这份工作申请”

使用 Python 库：当您正在构建自动化网络的软件时，请使用 Python 库。例如：

• 按计划或并行运行大量任务（爬取、监控、质量保证）
• 将浏览器 agent 嵌入到您自己的产品中
• 自定义工具、自定义系统提示、结构化输出、精细的浏览器控制

经验法则：通过 agent 完成一次性任务 → 使用 CLI。在代码中实现可重复的自动化 → 使用 Python 库。

我们专门针对浏览器自动化任务优化了 ChatBrowserUse()。平均而言，它以 SOTA 准确率完成任务的速率是其他模型的 3-5 倍。

关于定价和其他 LLM 提供商，请参阅我们的支持的模型文档。

可以。ChatBrowserUse 接受带提供商标记的模型 ID，因此单个 BROWSER_USE_API_KEY 即可连接所有这些模型——无需单独获取 OpenAI/Anthropic/Google 的密钥：

from browser_use import Agent, ChatBrowserUse

llm = ChatBrowserUse(model='anthropic/claude-sonnet-4-6')  # 或 'openai/gpt-5.5', 'google/gemini-3-pro'
agent = Agent(task='...', llm=llm)

为了获得最佳速度和成本，我们仍然推荐默认的 bu-* 模型。

是的。如果您使用 ChatBrowserUse(model='browser-use/bu-30b-a3b-preview') 配合普通的 Agent(...)，Browser Use 仍会为您发送其默认的 agent 系统提示。

您不需要仅仅因为切换到了开源预览模型就添加一个单独的“Browser Use 系统消息”。只有当您有意为任务自定义默认行为时，才使用 extend_system_message 或 override_system_message。

如果您想要最佳的默认速度/准确率，我们仍然推荐较新的托管 bu-* 模型。如果您想要开源预览模型，除了 model= 的值外，设置保持不变。

当然可以！您可以添加自定义工具来扩展 agent 的能力：

from browser_use import Tools

tools = Tools()

@tools.action(description='Description of what this tool does.')
def custom_tool(param: str) -> str:
    return f"Result: {param}"

agent = Agent(
    task="Your task",
    llm=llm,
    browser=browser,
    tools=tools,
)

可以！Browser-Use 是开源的，并且可以免费使用。您只需要选择一个 LLM 提供商（例如 OpenAI、Google、ChatBrowserUse，或者使用 Ollama 运行本地模型）。

此开源库采用 MIT 许可证授权。有关 Browser Use 服务与数据政策，请参阅我们的服务条款和隐私政策。

查看我们的身份验证示例：

• 使用真实浏览器配置文件 - 重用您现有的 Chrome 配置文件及已保存的登录信息
• 如果您希望使用带有收件箱的临时账户，请选择 AgentMail
• 要将您的身份验证配置文件与远程浏览器同步，请运行 curl -fsSL https://browser-use.com/profile.sh | BROWSER_USE_API_KEY=XXXX sh（将 XXXX 替换为您的 API 密钥）

这些示例展示了如何无缝维护会话并处理身份验证。

对于 CAPTCHA 处理，您需要更好的浏览器指纹和代理。请使用 Browser Use Cloud，它提供隐身浏览器，旨在避免检测和 CAPTCHA 挑战。

Chrome 可能会消耗大量内存，并且同时运行多个 agent 可能难以管理。

对于生产用例，请使用我们的 Browser Use Cloud API，它可以处理：

• 可扩展的浏览器基础设施
• 内存管理
• 代理轮换
• 隐身浏览器指纹
• 高性能并行执行