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APUS-AI-Lab

APUS-AI-Lab/fast-browser-use

一个本地优先的浏览器自动化引擎与 Agent Skill，用本地 Qwen3.5 模型从可见页面元素中选择操作。

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这是什么？

Fast Browser Use 是一个浏览器自动化工具，决策模型完全在本地运行：Apple Silicon 上使用 MLX，NVIDIA GPU 或 CPU 上使用 PyTorch。它不让大模型生成选择器或 Playwright 代码，而是扫描渲染后页面中可见的可交互元素，将其整理为 CLICK、SELECT、TYPE_TEXT、DONE 等有限的候选动作，模型通过一次前向计算对这些候选打分并选出一个。

项目以 Agent Skill 形式提供，可接入 Claude Code 和 Codex，也可通过独立的 fbu 命令行工具或 Python API 使用。任务结束后，可用最终 URL、页面标题或页面文本进行外部断言校验，每个操作都会写入执行轨迹。支持的模型为 Qwen3.5-9B 和 Qwen3.5-35B-A3B，文档列出了 Apple Silicon、NVIDIA GPU 和 CPU 的硬件要求。

核心功能

  • 01通过 MLX 或 PyTorch 在本地运行决策模型，不调用云端 API。
  • 02从可见 DOM 元素生成的候选动作中选择操作，避免凭空生成选择器。
  • 03在一次前向计算中为候选动作和 DONE 打分。
  • 04支持 --expect-url、--expect-title、--expect-text 进行结果断言。
  • 05可作为 Claude Code 和 Codex 的 Agent Skill 安装，也提供命令行和 Python API。

适用场景

  • 在数据不能离开本机的环境中自动化重复性的网页表单填写或页面导航。
  • 为 Claude Code 或 Codex 等编程代理添加本地浏览器控制能力。
  • 在 CI 中运行浏览器任务，并对结果的 URL、标题或文本进行明确校验。

标签

#browser-automation#local-llm#agent-skill#playwright#qwen#mlx#pytorch#python

常见问题

fast-browser-use 是什么？
一个本地优先的浏览器自动化引擎与 Agent Skill，用本地 Qwen3.5 模型从可见页面元素中选择操作。 Fast Browser Use 是一个浏览器自动化工具，决策模型完全在本地运行：Apple Silicon 上使用 MLX，NVIDIA GPU 或 CPU 上使用 PyTorch。它不让大模型生成选择器或 Playwright 代码，而是扫描渲染后页面中可见的可交互元素，将其整理为 CLICK、SELECT、TYPE_TEXT、DONE 等有限的候选动作，模型通过一次前向计算对这些候选打分并选出一个。
fast-browser-use 可以免费使用吗？用的什么许可证？
fast-browser-use 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
fast-browser-use 还在维护吗？
活跃维护中。fast-browser-use 最近一次提交是在 2026年9月21日。
fast-browser-use 适合用来做什么？
在数据不能离开本机的环境中自动化重复性的网页表单填写或页面导航。 为 Claude Code 或 Codex 等编程代理添加本地浏览器控制能力。 在 CI 中运行浏览器任务，并对结果的 URL、标题或文本进行明确校验。
在哪里获取 fast-browser-use？
源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/APUS-AI-Lab/fast-browser-use

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。

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