browser-use: AI-агент управляет браузером — 93 000 звёзд на GitHub

Что такое browser-use

browser-use — open-source Python-библиотека, которая позволяет LLM управлять браузером: кликать, заполнять формы, извлекать данные, навигировать. Репозиторий browser-use/browser-use набрал 93 000+ звёзд на GitHub — один из самых быстрорастущих проектов платформы.

Главное отличие от Selenium или Playwright: не нужно программировать конкретные шаги. Вы говорите агенту что сделать на естественном языке — он сам разбирается как.

Как это работает

browser-use использует Playwright и добавляет LLM-слой:

1. Агент открывает страницу и делает скриншот
2. LLM анализирует DOM и скриншот, понимает структуру
3. Решает что сделать: кликнуть, ввести текст, прокрутить
4. Выполняет действие через Playwright
5. Проверяет результат и продолжает до цели

Установка

pip install browser-use playwright
playwright install chromium

from browser_use import Agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
import asyncio

async def main():
    agent = Agent(
        task="Зайди на hh.ru, найди вакансии Python в Москве, верни топ-5 компаний",
        llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
    )
    result = await agent.run()
    print(result)

asyncio.run(main())

Реальные кейсы для бизнеса

Мониторинг цен конкурентов

Задаёте агенту: зайди на сайт конкурента, найди цены на конкретные SKU, верни в формате JSON. Агент не ломается при изменении верстки сайта.

Заполнение форм в legacy-системах

Если нет API — browser-use работает с любым веб-интерфейсом: корпоративными порталами, государственными системами, старыми ERP через веб.

Сбор данных с маркетплейсов

Wildberries, Ozon, Авито не всегда дают API. browser-use парсит страницы как человек: рейтинги, цены, отзывы, описания — без написания селекторов.

Автоматизация рутинных операций в веб-приложениях

Ежедневные отчёты из CRM, которая не имеет API. Создание задач в трекере через веб-интерфейс. Публикация контента в нескольких системах.

browser-use vs Selenium/Playwright

Интеграция с n8n

Оберните browser-use в FastAPI и вызывайте из n8n через HTTP Request:

from fastapi import FastAPI
from browser_use import Agent
from langchain_openai import ChatOpenAI

app = FastAPI()

@app.post("/run")
async def run_agent(task: str):
    agent = Agent(task=task, llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"))
    result = await agent.run()
    return {"result": str(result)}

Воркфлоу n8n: Schedule → HTTP Request (browser-use API) → обработка результата → запись в БД/CRM.