为什么需要
出海做产品经常需要处理海外网站表单（Stripe 商家注册、AWS 账号申请、海外招聘平台职位投递、电商 SKU 批量上架）。手动一个个填费时费力，写爬虫又容易触发反爬。Browser Use 让 AI Agent 像人一样操作网页——打开浏览器、点击按钮、输入文本、上传文件、处理弹窗，整个流程 0 代码。
和传统自动化（Selenium、Playwright）的核心差异：传统工具要写精确的 CSS 选择器，网站改版就失效；Browser Use 让 LLM 看 HTML 自己决定怎么点，对页面结构变化鲁棒得多。常见场景是填海外招聘网站职位申请表，AI 看完职位描述自动调整简历侧重点。
怎么用
Python 库一行调用：
bash
uv add browser-use
python
from browser_use import Agent
agent = Agent(
task="打开 example.com 注册账号，邮箱用 test@example.com，密码用 SecurePass123",
llm="gpt-5.6",
)
result = await agent.run()
或者作为 Skill 装到 Claude Code / Codex / Cursor：
text
Install or upgrade browser-use to the latest stable version with uv using Python 3.12,
run `browser-use skill install` to register the skill, and connect it to my browser.
云端版本直接调 API，浏览器自动化作为托管服务运行，不需要本地启动 Chrome。
核心特性
- AI 决策 — 基于 LLM 看 HTML 结构决定点击哪个元素，网站改版不影响
- 完整操作 — 填表、上传文件、处理弹窗、跨页面导航、登录态保持
- 多 LLM 支持 — GPT、Claude、Gemini、自托管模型都接
- 云端 API — Browser Use Cloud 提供托管浏览器，无需本地 Chrome
- Skill 集成 — 官方提供 Claude Code/Codex/Cursor/OpenClaw 的安装提示词
- Playwright 兼容 — 底层基于 Playwright，可用纯自动化场景
使用案例
出海做 SaaS，需要批量在 Product Hunt、Hacker News Show、IndieHackers 等海外社区发帖推广。手动写帖子每个平台各 10 分钟，用 Browser Use 让 Agent 自己登录、填表单、提交截图、复制粘贴到下一个平台，1 个任务跑完 10 个平台 30 个帖子，整个流程约 45 分钟，人只需要检查生成内容。
另一个常见场景是海外招聘平台批量投递——简历已经按 JD 自动改好，Agent 自动登录 LinkedIn / Indeed / Glassdoor 投递，公司信息和求职信从本地 Notion 同步过去，省掉每周 5 小时的重复劳动。
注意事项
- Python 库免费开源，云端 Browser Use Cloud 按 API 调用计费
- 需要 LLM API Key（GPT、Claude、Gemini 都行），建议先用 4o-mini / Haiku 跑任务验证再切强模型
- 反爬严格的网站（Cloudflare 高等级保护）成功率会下降
- 本地运行需要 Chrome 浏览器，云端版本无需本地环境
- 自动化操作网站需遵守目标站点的 ToS，商业化使用建议优先选云端 API（合规更清晰）