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Jev for browser automation: predicting the next action in browser-use

The author breaks down browser-use's jev-ultrafast example, where Jev predicts the next browser action from the previous action, task goal and structured DOM state, handing text input to an LLM, completing a booking task in 7.1 seconds.

头雁

@alachengArchived 2026.09.22Originally posted 2026.09.21

头雁 @alachengOriginally posted 2026.09.21

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Jev 的一个非常实用的场景，浏览器自动化任务，jev在这里的角色是选择预测，在封闭的浏览器动作的列表里，每次结合上次动作，任务目标，结构化 DOM 状态来输出下一个动作的概率。当然如果有输入文本时需要配合LLM模型。浏览器自动化开源项目browser-use开源了一个例子项目，可以学习下思路。浏览器任务的效率和成本都是显著的提升/降低了。举个运行程序的例子来理解：（视频的任务仅用了 7.1 秒）用户：从苏黎世到伦敦，某天，一人经济舱。 1.快照列出「出发地输入框」等 2.Jev 选择预测：给出发地填字 3.LLM文本模型写出 Zurich 4.CDP 点框、输入 5.新快照出现「Zurich (ZRH)」 6.Jev 选择预测：点这项 7.目的地、日期、搜索同样走 8.列表出来，Jev 选择预测勾选 DONE，Agent 停 https://github.com/browser-use/jev-ultrafast/tree/main

x.com/alacheng/status/2102008377450590408Archived 2026.09.22 10:18