浏览器自动化：基于 WebUI 与 DeepSeek V3 的深度集成

GitHub 上有一个值得关注的开源项目 browser-use，目前已收获 8.3K Star。该项目基于 Playwright 构建，通过 LLM 实现智能浏览器自动化，支持复杂的网页交互和数据采集任务。

最近，社区开发者基于 browser-use 开发了一个开源的 WebUI 界面（browser-use-webui），显著降低了使用门槛，并优化了以下关键特性：

browser-use WebUI 主要功能

交互式操作界面
- 可视化任务配置
- 实时执行状态监控
- 支持断点调试和重试机制
多模型适配
目前已完成对接：
- DeepSeek V3（推荐，支持中文效果最好）
- Gemini Pro
- GPT-3.5/4
- Claude 2
本地浏览器集成
- 支持 Chrome/Edge/Firefox
- 保留已登录状态和 Cookie
- 内置录屏与重放功能
- 支持多浏览器实例
智能交互增强
- 优化的 prompt 模板
- 自动错误重试
- 上下文感知的操作链
- 支持自定义动作扩展

安装指南

项目已在 GitHub 开源，感兴趣的朋友可以尝试体验。项目基于 Python 开发，要求版本 3.11 及以上。

推荐使用 pyenv 或 uv 管理 Python 版本。
由于本机已安装Anaconda, 我将使用 Conda 创建虚拟环境。
根据个人习惯选择合适的工具，无需纠结具体实现方式。

第一步: 拉取项目到本地

git clone https://github.com/browser-use/web-ui.git
cd web-ui

第二步: 创建虚拟环境

conda create -n browser-use # 创建一个虚拟环境
source activate browser-use # 激活虚拟环境

第三步: 安装依赖包

pip3 install browser-use # 安装browser-use包

playwright install # 安装playwright

pip3 install -r requirements.txt # 安装依赖包

第四步: 配置环境信息

cp .env.example .env

# 配置示例（根据实际路径修改）：
CHROME_PATH="/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome"
CHROME_USER_DATA="/Users/username/Library/Application Support/Google/Chrome"
PLAYWRIGHT_BROWSERS_PATH="/Users/username/.cache/ms-playwright"
DEBUG_MODE=false

第五步: 运行项目

python3 webui.py --ip 127.0.0.1 --port 7788

提示如下信息时, 项目运行成功

(browser-use) ➜  web-ui git:(main) python3 webui.py --ip 127.0.0.1 --port 7788

INFO     [browser_use] BrowserUse logging setup complete with level info
INFO     [root] Anonymized telemetry enabled. See https://docs.browser-use.com/development/telemetry for more information.
* Running on local URL:  http://127.0.0.1:7788

To create a public link, set `share=True` in `launch()`.