LangChain 1.0 加持下，Browser Use 作为 Agent 核心工具，能否真正实现 AI 像人类一样自动浏览网页、完成交互？这篇实测干货带你一探究竟！

前些日子，我们简单介绍了下LangChain框架：《LangChain、 Dify、 n8n、 Coze：四大AI框架怎么选？》

而后LangChain1.0 发布，其拥有了更多的功能，会适应于近期大家都想要的功能，比如：快速构建和交付Agent，那个经典的模型→工具→响应模式。

作为技术团队最常用的AI框架，我们之前其实也是浅尝则止，我们的程序员明显更喜欢自己撸代码，只不过这不是不学习、不深入的理由！

所以，接下来我们会写一个关于LangChain框架的系列文章，希望通过该系列文章让大家对LangChain乃至Agent的简单实现有个概括的认知，所以今天的关键词就是Browser Use。

01 Browser Use

依旧是这张经典架构图：

规划能力来自于模型本身、记忆板块模型会解决一部分，但更多的是由知识库（提示词工程、上下文工程解决），所以这一轮类Manus能爆发的核心在于工具层面，这些年互联网各种能力的集合：

比如，之前典型的工具需求对电脑的操作。目标是让AI像人类一样操作电脑：看屏幕、动光标、点按钮、打字，再这个基础上再扩展功能，比如帮订机票、填表格、查天气。

除了Computer Use，另一个非常典型的需求就是浏览器操作Browser Use了，甚至其实现ROI可能比Computer Use更高：

这款浏览器的自动化工具，是去年发布的，因为该功能的重要程度，以后应该也会有更多这类插件出现，毕竟让 AI 像人类一样浏览网页、点击链接、提取信息本身就有很大的意义。

学过前端的同学会比较清楚，对浏览器的操作方式有两种，第一种是模拟点击，记录x、y左边，在实现点击等操作即可；第二种是直接对其网页代码进行操作。这两种方式Browser Use都用了。

并且，当前对外宣传其效果还很好，那么其真实效果到底如何？我们今天就来测试测试。

今天使用的案例是通过 Browser Use 驱动浏览器完成页面操作、登录、元素交互，由 LangChain 负责语义对话生成，最终构建一个能够自动登录、实时监听消息、自动生成回复并直接在网页端发送的多轮自动会话系统。

02 Browser Use 实测

系统的架构可以分为两个主要模块：

LangChain 对话管理模块：负责处理对话逻辑和上下文管理：

1. 使用 Qwen-Plus 模型生成回复
2. 通过 ChatMessageHistory 管理对话历史
3. 使用 ChatPromptTemplate 设置提示词模板
4. 构建 Conversation Chain 来维持对话流程

Browser Use 浏览器自动化模块：负责与网页端进行实际交互

1. Browser 实例控制实际的浏览器操作
2. Browser Use Agent 执行具体的任务指令
3. 使用大模型处理浏览器操作任务

整个工作流程如下：

1.系统启动时初始化两个模块

2.通过 Browser Use 模块在网页上发送初始消息

3.进入自动聊天循环：

• 等待并提取网页端AI助手的回复
• 使用 LangChain 模块生成回应
• 通过 Browser Use 模块发送回复

4.循环执行指定轮次后结束，并保持浏览器打开一段时间供查看

接下来是具体实现：

具体实现（可略过看结论）

首先初始化 LangChain，对话模型使用 Qwen-Plus，并创建对话记忆与提示词模板。

这里我们让模型保持「CTO角色人设」，并限制回复风格始终为一句话，保证多轮对话的一致性与人格连续性：

然后，Browser Use 部分使用 GPT-4o 模型，并启动真实浏览器实例（可见窗口 mode）。其作用是负责所有真实网页层面的点击、输入、识别和元素交互：

然后，系统以「自然语言任务描述」的方式，将任务直接交给 Browser LLM。Browser Use 会自动解析指令：打开目标网页、登录、创建新会话、输入第一条消息并发送。

这一步完成对整个对话 session 的初始铺设：

系统每隔 30 秒执行一次 Browser Use 的任务，检查网页是否产生新的回复，并自动从聊天界面中抓取 AI 助手的最新回应，提取完成后将回复内容返回给程序处理：

再然后LangChain登场，把 AI 助手刚刚回复的内容、结合过往对话历史，一起交给 LangChain 再生成。这样可以保持角色一致性，并且形成连续的多轮语义闭环：

将 LangChain 生成出来的回复文本，再次以自然语言任务下发给 Browser Agent，由浏览器自己完成实际输入与发送行为，系统无需写任何 XPath/定位代码：

整个对话流程会循环执行：

1. 每轮先从网页等待回复
2. 再调用 LangChain 生成新内容
3. 再交由 Browser Use 发送出去

至此整体流程结束，具体效果大家可以在上面视频查看。接下来就是一些具体的问题了：

03 一些问题

这里不同的人、不同的环境碰到的问题不一样，我们这里就有撒说撒了…

CDP / 浏览器连接不稳定

对于经常使用魔法的同学来说，优先检查本地代理、VPN，很多时候是代理阻断了 CDP 通信…

另外注意 Chrome / Chromium 版本与 Browser Use 的兼容性一定要一致。

ChatBrowserUse 模型不稳定

Browser Use 默认自带的 ChatBrowserUse 模型不稳定,国内使用经常出现 timeout / stuck 的情况。

可以切换到其他模型，比如 qwen/deepseek…

登录问题

我们 Demo 使用账号密码即可，但像抖音这种会要求扫码 / 验证码 会比较麻烦，建议做成一次登录，永久继续用：

1. 手动登录一次
2. 把浏览器 Cookie 导出来
3. 下次 Browser Use 打开同站点时，加载 Cookie 文件
4. 这样整个自动对话流程就不再需要重新登录

只不过失效了就得再来一次，反正这个东西很麻烦就是了，核心实现代码示例：

……

04 总结

最后总结一下，出于完整的了解LangChain及带大家深刻了解智能体（Agent）生态真实的情况的需求，我们会将一些关节、难点在接下来的时间一一展开，目的当然是对AI不要过于乐观，但也不要过于悲观。

今天，我们实现了一个完整的自动对话闭环：登录、实时监听消息、调用大模型生成回复，并在真实网页端进行发送，从而形成稳定的多轮自动会话流程。

当前案例仅是一个 Demo 级工程，用的是通用大模型生成回复，但这只是能力的起点。事实上该功能可以很轻易的做各种扩展，比如：

1. 引入 RAG（检索增强生成）：接入企业知识库、FAQ、内部 SOP、订单/工单系统，让回复真正具备业务专业能力。
2. 人机混合模式：对敏感、高风险、高业务价值的消息自动转人工；人工也可以审阅/修订 AI的回复，实现可控可信。
3. 更丰富的 Browser Use + LangChain 场景：不仅仅聊天自动回复，还可以执行「AI 自动任务」，如指定站点信息抽取、搜索与对比、内容采集与整理、自动评论、自动发布视频/图文等。

这其中 Browser Use 负责“操作真实世界的网页动作”，LangChain 负责“理解与生成语言逻辑”，两者结合，就能够把过去只能人工做的线上操作，转变为可被 AI 自动执行的任务系统。

最后给个Browser Use结论：标准化、可流程化的网页操作，表现得很不错。但开放网络、长链路、多站点的全自动化依然不稳，需要基建与人机协作兜底，实际操作下来：

1. Browser Use 在定位元素、点击、输入、提取文本这些步骤上都非常稳定，执行过程成功率非常高；
2. 但如果换成复杂网页，例如抖音、微博、小红书这种强交互、多层嵌套、多组件的页面，就会明显感觉到 Browser Use 的能力下降，比如：
3. 带文字的按钮、有明显标签的区域，识别精准；但纯图标区域、动态渲染组件、hover 才出现的元素、评论区这种非显性结构，就经常找不到、反复失败、定位不准、或者执行超时。
4. 实际尝试时需要对预期有所认知，Browser Use 在信息清晰、层级明确、结构可理解的中小型网页上很好用，但在大型复杂页面上就不一定稳定

其实Browser Use在某些地方是有点类似于我们之前做的浏览器插件的（而且他本身也确实是浏览器插件）。它们都是通过技术手段“嵌入”浏览器，以自动化的方式与网页进行交互。

插件的核心逻辑是：我们作为开发者，需要预先洞察一切，通过代码精确告诉浏览器“点击哪个按钮”、“在哪个输入框填写什么”。这是一种确定性的自动化。

Browser Use的不同之处在于，它把这个“预先洞察”的职责交给LLM。他需要自己判断：“这是登录页？”、“那是搜索框？”，然后自主决策操作顺序。

这使其在应对不同网站结构或微小UI变动时，拥有了我们传统插件难以比拟的灵活性。

只不过，灵活性的背后肯定也隐藏着稳定性的问题，至于如何解决，就看官方下阶段更新了，Browser Use 作为Agent重用工具组成，势必会迎来进一步发展。