BrowserAgent

Vous décrivez l'objectif et l'agent en déduit les étapes. Pas de liste de sélecteurs à maintenir, pas de script figé qui casse dès qu'une page change. Il lit la page courante, décide quoi cliquer ou saisir ensuite et répète jusqu'à la fin. Cette souplesse est la raison du succès de la bibliothèque, et elle implique aussi qu'une tâche vague peut partir dans tous les sens ; des consignes claires restent essentielles.

L'agent travaille à la fois sur la structure de la page et sur une vue visuelle. Il regarde ensemble les éléments interactifs, le texte et la mise en page, ce qui aide là où le balisage seul trompe. Ce mélange explique qu'il gère bien les sélecteurs de date, les menus et autres composants délicats, mieux qu'un outil guidé par sélecteurs.

La bibliothèque locale tourne avec le modèle que vous choisissez. Vous pouvez brancher la clé d'un fournisseur connu ou viser un modèle local, et payer directement ce fournisseur. C'est ce qui permet à une installation auto-hébergée d'éviter la marge de la plateforme sur les tokens. Cela veut aussi dire que les résultats suivent le modèle retenu : un modèle fort finit plus de tâches et un modèle bon marché en rate plus.

Browser Use fait tourner des navigateurs distants auxquels vous vous connectez via CDP, à 0,02 $ l'heure plus le trafic. Vous n'installez rien et ne gardez aucun processus Chrome vivant sur votre machine. Les proxys résidentiels sont actifs par défaut, donc le trafic sort d'une IP à l'allure réelle et non d'un centre de données. Pour les équipes qui mettent l'automatisation en production, c'est la partie qui retire le plus de travail d'exploitation.

Dans le cloud, vous pouvez confier une tâche à un agent hébergé et récupérer le résultat, facturé au coût du modèle plus 20 % de service. Vous choisissez dans une liste de modèles pris en charge et payez les tarifs par token publiés, marge comprise. C'est la voie la plus rapide pour qui ne veut pas écrire la boucle de l'agent et veut juste que la tâche soit faite.

Le cœur est sous licence MIT et vit sur GitHub, donc vous pouvez lire le code, le forker et tout exécuter sur votre matériel. Rien ne vous oblige à passer au cloud. Pour les équipes avec des règles sur les données, cela compte : une exécution auto-hébergée garde la charge dans votre réseau, et le seul appel externe est celui du LLM que vous avez configuré.