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Jev 做浏览器自动化:browser-use 动作选择预测
作者拆解 browser-use 的 jev-ultrafast 示例:Jev 结合上一步动作、任务目标和结构化 DOM 预测下一个浏览器动作,文本输入交给 LLM,订票任务 7.1 秒跑完。
头雁
@alacheng2026.09.22收录原推发布于 2026.09.21
头雁 @alacheng原推发布于 2026.09.21
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/2102008377450590408采集于 2026.09.22 10:18