Qdrantにドキュメントを埋め込み、セマンティック検索とハイブリッド検索を実行し、LLMで質問に回答する会話型RAGエージェントのFastAPIバックエンド。
hrithikkoduri/WebRover
LLMとPlaywrightを使ってWebを閲覧し、タスクを実行したり、複数ステップの調査を行ったりするオープンソースの自律型AI Webエージェントです。
- スター
- 1,025
- フォーク
- 179
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- 12
- 最終コミット
- 18 日前
これは何?
WebRoverは、自然言語のリクエストを受け取り、それがWeb閲覧タスクか調査の質問かを判断して、Webページを操作しながら実行するAI Webエージェントです。バックエンドにはPythonとFastAPI、エージェントの状態管理にはLangGraph、ブラウザ操作にはPlaywrightを採用し、フロントエンドにはNext.jsとTypeScriptによるチャットインターフェースを備えています。
このプロジェクトには3種類のエージェントがあります。Webサイト上で複数ステップの操作を計画・実行するTask Agent、情報を収集して要約するResearch Agent、トピックをサブトピックに分解し、引用付きの構成化された論文を作成するDeep Research Agentです。ベクトルストアとRAGパイプラインにより、収集した情報の保持と検索にも対応します。対応するLLMにはGPT-4o、o3-mini、Claude 3.5 Sonnetがあります。
ブラウザはユーザーの管理下でローカルに動作します。結果はチャットで受け取れるほか、PDFとしてダウンロードしたり、Google Docsにエクスポートしたりできます。
主な機能
- 01タスク自動化、調査、詳細な調査に対応する3種類のエージェント
- 02Playwrightによるローカルブラウザ操作と複数タブの管理
- 03チャットインターフェースでエージェントの操作と推論をストリーミング表示
- 04収集した情報を保持するベクトルストア付きRAGパイプライン
- 05結果をPDF、Google Docs、クリップボードにエクスポート
ユースケース
- Webサイト上の反復的な複数ステップのタスクを自動化する
- 複数のWeb情報源から情報を収集して要約する
- 指定したトピックについて、引用付きの調査論文を作成する
クイックスタート
- 1
リポジトリをクローンして、backend フォルダに移動します
git clone https://github.com/hrithikkoduri18/WebRover.git - 2
Python 3.12 を設定して poetry install を実行した後、Poetry で依存関係をインストールします
poetry install - 3
ポート 8000 でバックエンド API サーバーを起動します
uvicorn app.main:app --reload --port 8000 - 4
frontend フォルダでフロントエンドの依存関係をインストールし、開発サーバーを起動します
npm install
使う前に知っておきたいこと
- LLM ベースのエージェントを実行するには、OpenAI または Anthropic の API キーが必要です。
- セットアップには複数の手順があり、Poetry、Python 3.12、および別途 Next.js フロントエンドが必要です。
- Mac の一部のユーザーはブラウザーの接続問題に遭遇することがあり、手動での回避策が必要です。
収録されている特集
トピック
よくある質問
- WebRover とは?
- LLMとPlaywrightを使ってWebを閲覧し、タスクを実行したり、複数ステップの調査を行ったりするオープンソースの自律型AI Webエージェントです。 WebRoverは、自然言語のリクエストを受け取り、それがWeb閲覧タスクか調査の質問かを判断して、Webページを操作しながら実行するAI Webエージェントです。バックエンドにはPythonとFastAPI、エージェントの状態管理にはLangGraph、ブラウザ操作にはPlaywrightを採用し、フロントエンドにはNext.jsとTypeScriptによるチャットインターフェースを備えています。
- WebRover は無料で使えますか?ライセンスは?
- WebRover は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- WebRover は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。WebRover の最終コミットは 2026年10月19日 です。
- WebRover は何に使えますか?
- Webサイト上の反復的な複数ステップのタスクを自動化する 複数のWeb情報源から情報を収集して要約する 指定したトピックについて、引用付きの調査論文を作成する
- WebRover のインストール方法は?
- リポジトリをクローンして、backend フォルダに移動します: git clone https://github.com/hrithikkoduri18/WebRover.git Python 3.12 を設定して poetry install を実行した後、Poetry で依存関係をインストールします: poetry install ポート 8000 でバックエンド API サーバーを起動します: uvicorn app.main:app --reload --port 8000 frontend フォルダでフロントエンドの依存関係をインストールし、開発サーバーを起動します: npm install
- WebRover はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/hrithikkoduri/WebRover
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
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