程序聚合 软件案例 浏览器代理(browser-agent)-browser-agent

浏览器代理(browser-agent)-browser-agent

2026-03-04 23:29:42
行业:人工智能
载体:插件
技术:JavaScript、TypeScript

业务和功能介绍

### 什么是 Browser Agent?

一个使用 AI 帮助你自动化浏览器任务的 Chrome 扩展。

### 功能特性

- 与 AI 对话讨论网页内容
- 自动化浏览器任务
- 从网站提取内容
- **文件管理系统**
- 预览和编辑 CSV 文件
- 查看 HTML 文件
- 搜索和过滤文件
- 下载和管理生成的文件
### Features

- Chat with AI about web pages
- Automate browser tasks
- Extract content from websites
- **File Management System**
- Preview and edit CSV files
- View HTML files
- Search and filter files
- Download and manage generated files

项目实现

Browser Agent 项目实现

1. 项目概述
Browser Agent 是一个 AI 驱动的 Chrome 浏览器扩展,通过自然语言指令自动执行网页操作,如搜索、点击、信息提取等。
2. 核心架构
技术栈:

- Chrome Extension (Manifest V3)
- TypeScript / JavaScript
- LLM API 集成 (OpenAI/DeepSeek)
主要组件:

popup.html/js/css - 插件主界面
content.js - 页面内容脚本,执行 DOM 操作
background.js - 后台服务,处理任务状态
agent.js - AI Agent 核心逻辑
file-manager.js - 文件管理(CSV/HTML 生成)
llm-client.js - LLM API 客户端

3. 核心功能实现
3.1 AI Agent 循环
用户输入 → LLM 分析 → 生成动作 → 执行动作 → 获取页面状态 → 循环

3.2 页面元素识别

- AOM (Accessibility Object Model) 快照
- 语义化元素标记(按钮、链接、输入框等)
- Ref 引用系统定位元素
3.3 支持的动作

- navigate(url) - 导航到页面
- search(text) - 自动搜索
- click(ref) - 点击元素
- fill(ref, text) - 填写输入框
- snapshot() - 获取页面结构
- getText(ref) - 提取文本
- finished(result) - 完成任务
4. 文件结构
chrome-extension/
popup.html - 主界面
popup.js - 界面逻辑
popup.css - 样式
content.js - 页面操作
background.js - 后台服务
agent.js - AI Agent
file-manager.js - 文件管理
llm-client.js - API 客户端
manifest.json - 扩展配置
5. 使用方法
6. 安装扩展并配置 API Key
7. 输入任务指令(如:在 B站搜索 Python 教程)
8. Agent 自动执行并返回结果
9. 特性
- 自然语言控制浏览器
- 支持多网站(B站、百度等)
- 自动生成 CSV/HTML 报告
- 文件管理(预览、下载、删除)
- 任务进度追踪
- 循环检测防止死循环

示例图片视频


linlinstar
30天前活跃
方向: 前端-Web前端、人工智能-AI应用开发、
交付率:100.00%
相似推荐
校园综合服务小程序
立项背景和目标 当前高校学生校园信息分散,资讯、二手、失物、活动、外卖等需求分散在多个社交群,信息流转低效、无统一查询渠道。本项目目标搭建轻量化微信小程序,无需下载 APP,统一聚合校园全场景服务,降低师生信息获取成本,搭建校内安全交易、信息发布渠道。 软件核心功能模块 1. 用户登录模块:对接微信官方登录接口,自动获取用户 OpenID 完成注册、身份识别; 2. 校园资讯模块:分类展示校园新闻、通知、学习资料,支持搜索、点赞、收藏、详情预览; 3. 闲置二手模块:学生发布闲置商品、浏览商品列表、查看商品详情; 4. 失物招领模块:发布遗失 / 捡拾物品信息,检索公告; 5. 校园活动模块:展示校内文体、志愿活动,点击查看活动详情; 6. 快捷外卖服务:校内商家点餐、购物车、订单管理、收货地址管理; 7. 个人中心:用户信息、我的发布、我的收藏、订单记录、系统设置。 业务流程 用户打开小程序后自动触发微信授权登录,登录后进入首页,首页提供各功能入口;点击对应图标跳转资讯 / 二手 / 活动 / 外卖页面,列表页支持下拉刷新、上拉加载更多,点击条目跳转详情页,可完成点赞、收藏、发布、下单等操作;全部数据由后端接口统一提供存储与校验。
短剧出海项目
1、海外短剧市场处于高速增长期,TikTok/Reels 等内容消费习惯催生了用户对"短平快"剧集的需求。平台面向东南亚、北美、拉美等海外市场,通过 Facebook 广告投放获客,以 H5 网页形 式提供服务——无需下载 App,打开链接即看。 2、业务目标 内容变现 通过会员订阅 + 金币单集购买两种模式实现付费 广告归因 完整追踪从广告点击到付费的全链路转化数据 多支付商 支持 Stripe(信用卡)和 PayPal 两种主流支付方式 多站点 一套代码支持多个品牌站独立部署(通过 settings.yaml 配置) iOS 友好 通过服务端 CAPI 规避 iOS 14.5+ ATT 事件拦截 3、业务流程
华为云控制台-智果AgentArts智能体平台
华为云AI智能体应用管理平台,为企业提供智能体的创建、配置、监控及技能管理的一站式解决方案。本项目全程采用AI驱动开发模式,基于GLM-5.1+miniMax2.7完成从架构设计到代码实现的全流程,手写代码占比不足5%,交付效率较 传统模式提升3以上。
模型部署优化
为应对 DeepSeek-V4-Pro 模型在长上下文、高并发推理场景下的性能瓶颈,我们启动了 H20 集群推理服务优化项目。原单机部署方案在解码阶段依赖 DSpark 投机解码(num_speculative_tokens=3)进行加速,但在实际业务流量(高峰约 100 req/min)下,KV Cache 显存占用成为主要限制,导致请求承载能力仅约 10% 的流量比例,大量请求因资源不足被拒绝或排队,严重影响服务可用性和用户体验。 本次项目旨在通过架构升级,将部署规模从单机扩展至双 H20 集群,并引入 LMCache KVCache Pool 池化技术,实现 KV Cache 跨实例复用,显著降低长上下文场景下重复 Prefill 计算开销,最终目标是将业务承载能力提升至 25% 以上,保障高峰流量下的服务稳定性与低延迟响应。
鲜速达生鲜配送平台(FreshExpress)
鲜速达是一家面向社区的生鲜电商平台,用户可通过微信小程序和Web端下单购买果蔬、肉禽、海鲜等商品,平台提供智能分拣和30分钟极速达配送服务。该项目旨在重构原有单体系统,解决高并发下订单超时、库存不准确等问题。
帮助文档   Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服