融资了1700万美金的browser-use是什么来头

rowser Use 是一个开源的 AI 浏览器自动化工具，旨在让人工智能代理（AI Agents）更轻松地“读懂”并操作网页，自动化执行如信息提取、表单填写、网页导航等任务。其核心理念是将网页元素转化为 AI 易于理解的文本格式，从而提升 AI 智能体在动态网络环境中的交互效率。

背景

Browser Use 是一个基于 Python 开发的开源项目，集成了 Playwright 等浏览器自动化工具，并支持多种大型语言模型（LLM），如 GPT-4、Claude 和 DeepSeek 等。该项目通过提供简单而强大的接口，使 AI 代理能够像人类一样浏览和操作网页，解决传统自动化工具仅能机械模拟点击或填表的局限性。Browser Use 的技术架构包含四层：DOM 层（网页感知）、Browser 层（执行操作）、Controller 层（决策翻译）和 Agent 层（观察-思考-行动循环），以高效、低成本的方式实现从指令接收到任务执行的闭环。

该项目因其创新性和开源策略迅速走红，尤其是在 AI 智能体领域备受关注。它被广泛应用于自动化网页操作场景，如销售线索抓取、竞品价格监控、舆情跟踪等。Browser Use 在 GitHub 上已获得超过 47,000 个 Star，显示出强大的社区支持和市场潜力。尤其是在中国初创公司 Butterfly Effect 的 Manus 工具集成 Browser Use 后，其知名度进一步提升，成为 AI 自动化赛道的明星项目。

融资

Browser Use 在 2025 年 3 月宣布完成 1700 万美元的种子轮融资，由 Felicis 的 Astasia Myers 领投，知名投资人 Paul Graham 以及 A Capital、Nexus Venture Partners 等机构参投。此前，这笔融资未被公开报道。该项目作为 Y Combinator 2025 年冬季孵化项目的一部分，凭借其在 AI 智能体领域的突破性应用和开源模式，吸引了大量投资者的关注。融资的背后是对 AI 自动化市场的看好，据估算，全球知识工作者在网页操作上的重复性任务市场规模高达数千亿美元。Browser Use 的低成本、高扩展性技术架构以及开源策略被认为是其快速获得资本青睐的关键。

创始人

Browser Use 由 Magnus Müller 和 Gregor Zunic 共同创立，两人在 2024 年通过苏黎世联邦理工学院（ETH Zürich）的创业加速器项目相识并启动了该项目。Magnus Müller 长期专注于网页抓取工具的研究，在攻读数据科学硕士期间积累了丰富的经验。Gregor Zunic 与 Müller 在学术和创业理念上高度契合，两人结合网页抓取与数据科学的创新想法，提出让浏览器自主完成任务的愿景。他们在短短五周内开发出 Browser Use 的首个演示版本，并因其出色的表现选择将其开源，迅速获得开发者社区的认可。

Browser Use 通过将复杂的网页元素（DOM 结构）转化为 AI 易于理解的文本格式，使 AI 智能体能够像人类一样浏览和操作动态网页。它基于 Python 开发，集成了 Playwright 等浏览器自动化框架，并支持多种大型语言模型（LLM），如 GPT-4、Claude、DeepSeek 等。该工具以其简单易用的接口和强大的功能，广泛应用于自动化网页任务场景。

核心功能

1. 网页内容感知与解析：Browser Use 将网页的 DOM 结构简化为结构化文本，供 AI 模型分析和理解，支持动态网页的实时处理。
2. 自动化操作：支持模拟点击、输入、滚动、导航等操作，AI 代理可根据任务目标自主执行。
3. 多模型兼容：无缝集成多种 LLM，开发者可根据需求选择适合的模型驱动自动化任务。
4. 开源与扩展性：提供开放的代码库和灵活的接口，便于开发者定制和扩展功能。
5. 低成本高效：通过优化 DOM 解析和操作流程，降低计算资源消耗，适合大规模部署。

技术架构

Browser Use 的架构分为四层：

• DOM 层：感知和解析网页内容。
• Browser 层：执行具体的浏览器操作。
• Controller 层：将 AI 决策翻译为可执行指令。
• Agent 层：实现 AI 的观察-思考-行动闭环。

这种分层设计使工具兼具灵活性和高效性，适用于从简单任务到复杂多步骤流程的自动化。

应用场景

• 数据抓取：如销售线索收集、竞品价格监控、舆情分析。
• 自动化测试：用于网页功能测试或用户体验验证。
• 流程优化：自动化填写表单、批量操作网页任务，提升企业效率。
• AI 智能体开发：为开发者提供基础设施，支持构建更智能的 AI 代理。

社区与影响力

Browser Use 在 GitHub 上拥有超过 47,000 个 Star，受到全球开发者社区的广泛好评。其开源模式降低了使用门槛，吸引了大量开发者贡献代码和应用案例。该项目还被中国初创公司 Butterfly Effect 的 Manus 工具集成，进一步扩大了影响力。

截至 2025 年 4 月，Browser Use 作为一个开源的 AI 浏览器自动化工具，已在 AI 智能体领域取得了显著进展。其 GitHub 仓库拥有超过 50,000 个 Star 和 15,000 名活跃开发者，显示出强大的社区支持和广泛的应用。该项目自 2024 年由 Magnus Müller 和 Gregor Zunic 创立以来，快速发展，不仅在技术上不断迭代，还在 2025 年 3 月完成了 1700 万美元的种子轮融资，由 Felicis Ventures 领投，凸显了市场对其潜力的认可。Browser Use 在 Webvoyager 基准测试中表现优异，获得 89% 的得分，超越了 Anthropic 的 Computer Use（56%）和 OpenAI 的 Operator（87%）等竞品。

近期发展

近期，Browser Use 的发展聚焦于提升 AI 代理在复杂网页环境中的自主性和稳定性。项目通过整合 Playwright（微软开发的跨浏览器自动化库）实现可靠的浏览器操作，并支持多种大型语言模型（LLM），如 DeepSeek、Claude、Gemini 和 GPT 等。此外，社区开发者为其开发了用户友好的界面（如 UI 工具包），降低了使用门槛，使非专业开发者也能快速上手。例如，X 平台上的用户反馈显示，Browser Use 被用于自动化个人工作记录、任务优先级排序，甚至结合推理模型设置日程提醒，显著提升了生产力。

尽管如此，Browser Use 仍面临一些挑战。例如，在处理需要人机验证（如 Cloudflare）的任务时，部分模型可能因缺乏视觉能力而受限。此外，其与主流 AI 代理框架（如 CrewAI、AutoGen）的集成尚不完善，开发者可能需要手动开发自定义工具。未来，项目可能通过增强视觉模型支持和更广泛的框架集成来解决这些问题。

Browser Use 能够执行的任务

Browser Use 的核心能力在于让 AI 代理通过浏览器自主完成复杂、多步骤的网页任务。以下是其主要任务类型及具体应用场景：

1. 网页数据抓取与研究
   Browser Use 能够让 AI 代理访问网站，提取结构化信息，并进行实时分析，适用于以下场景：
   • 职位信息收集：自动搜索招聘网站，汇总职位列表，包括职位名称、薪资、要求等信息。
   • 电商数据提取：抓取多个电商平台的产品信息，如价格、库存、评论等，用于竞品分析。
   • 实时情报分析：监控竞争对手网站，提取新闻、公告或价格变动信息。
   • 舆情跟踪：从社交媒体或论坛提取用户评论，分析品牌声誉或市场趋势。
2. 自动化流程操作
   AI 代理可模拟人类操作，完成多步骤的网页任务，极大提升效率：
   • 表单填写：自动填写在线表单，如注册账户、提交申请或预约服务。
   • 在线购物：浏览电商网站，搜索商品，添加至购物车并完成结账流程。
   • 简历投递：自动登录招聘平台，上传简历并提交至多个职位。
   • 文档操作：在 Google Docs 等平台上自动创建、编辑或格式化文档。
3. 复杂任务分解与错误自纠正
   Browser Use 支持 AI 代理将复杂任务分解为可执行步骤，并在遇到问题时自主调整。例如：
   • 任务分解：在搜索食谱并添加食材至购物车时，若无法选择特定食材，代理会返回上一步重新分析。
   • 错误处理：通过自纠正机制，AI 可以在操作失败（如页面加载错误）时尝试替代方案，如刷新页面或切换路径。
4. 多标签管理与批量操作
   Browser Use 支持同时管理多个浏览器标签，适合批量任务：
   • 批量外链提交：自动在多个平台提交链接或内容，用于 SEO 或营销。
   • 多账户操作：在不同网站上以多个账户身份执行操作，如批量注册或消息发送。
   • 跨平台数据同步：从一个网站提取数据后，自动在另一个平台执行相关操作。
5. 个性化生产力工具
   用户可结合 Browser Use 和推理模型，构建定制化工具：
   • 日程管理：记录每日工作，推理任务优先级，自动设置提醒和日程。
   • 自动化报告：从指定网站收集数据，生成总结报告并发送至邮箱。
   • 内容创作：自动从网页提取素材，生成文章草稿或社交媒体帖子。
6. 支持多种模型与场景的扩展
   Browser Use 的灵活性使其适用于多种行业和场景：
   • 企业应用：在工业企业中，AI 代理可操作多个孤立系统，简化复杂工作流程，弥补因员工退休导致的知识缺口。
   • 开发测试：用于自动化网页功能测试，模拟用户行为，验证响应性和兼容性。
   • 教育与研究：帮助研究人员批量收集学术资料或在线资源，生成结构化数据集。

局限性

• 视觉任务限制：部分任务（如人机验证）需要视觉模型支持，当前依赖特定 LLM 的视觉能力。
• 框架集成不足：与主流 AI 代理框架的兼容性有限，可能增加开发成本。
• 复杂任务成功率：尽管在 Webvoyager 基准测试中表现优异，但在现实世界的复杂任务中，成功率可能因网站动态性而波动。

总结

Browser Use 在 2025 年已成为 AI 浏览器自动化的领先开源项目，其强大的社区支持、融资背景和技术创新使其在 AI 智能体领域占据重要地位。它能够执行从数据抓取、流程自动化到个性化生产力管理的多种任务，广泛应用于企业、开发者和个人场景。尽管在视觉任务和框架集成方面存在一定局限，但其灵活性和开源模式为未来发展提供了无限可能。对于希望提升网页操作效率的用户，Browser Use 是一个值得尝试的工具。