在构建浏览器智能体的工程实践中，一个核心挑战始终存在：如何让大语言模型生成的抽象指令可靠地转化为浏览器端的精确操作，同时保证系统在长时间运行的多步任务中具备容错与恢复能力。browser-use 框架通过精心设计的动态状态机架构和分层执行模型，为这一问题提供了一个值得深入剖析的解决方案。本文将从状态管理、动作规划、交互图构建三个维度，解析该框架的工程化设计思路。
从静态脚本到动态状态机的架构演进
传统的浏览器自动化依赖于预定义的脚本序列，开发人员需要为每一个可能的页面状态编写对应的操作逻辑。这种模式在面对动态渲染的单页应用时显得力不从心，因为页面的 DOM 结构、元素可见性乃至业务逻辑流程都可能在运行时发生不可预测的变化。browser-use 的设计者意识到，要实现真正智能化的浏览器交互，系统必须具备感知当前状态、规划下一步行动、根据执行结果更新状态并循环往复的能力，而非简单地执行预设的点击与输入序列。
基于这一认识，browser-use 采用了三层架构的设计理念。最上层是认知处理层，负责与大语言模型交互，接收用户的高层次任务描述，输出结构化的行动指令；中间层是决策规划层，充当状态机引擎，维护当前的任务进度、页面上下文和执行历史，决定下一步应该采取什么行动；最下层是浏览器控制层，通过 Chrome DevTools Protocol 与浏览器进程通信，执行点击、滚动、输入等原子操作并返回执行结果。这三个层次通过清晰定义的数据结构和回调接口连接，使得每一层都可以独立演进而不影响其他部分的稳定性。
动态状态机的核心数据结构
在 browser-use 的实现中，状态管理围绕几个关键的数据模型展开。AgentState 是整个状态机的核心容器，它记录了智能体在执行过程中的所有相关信息，包括当前工作流标识、目标栈、推理计划、对话历史以及各种元数据指标。这个状态对象在整个任务执行期间持续更新，既是智能体决策的依据，也是实现断点续传的基础。
AgentBrain 是 AgentState 中的一个子结构，专门用于封装智能体对当前情境的「理解」。它包含了从当前页面提取的可交互元素列表、页面的视觉截图、URL 与标题等元数据，以及智能体基于这些信息形成的推理结论。当智能体需要决定下一步行动时，它会将 AgentBrain 作为上下文的一部分发送给大语言模型，由模型根据任务目标和当前页面状态生成下一步的操作建议。
AgentOutput 则是大语言模型输出的结构化封装，它将模型的响应组织为当前状态描述和行动列表两部分。行动列表中的每一项都对应着一个可执行的原子操作，如点击某个索引的元素、在特定输入框中输入文本、滚动页面到指定位置等。这种结构化的输出格式使得后续的控制器可以无歧义地解析和执行模型生成的指令。
动作规划层：从自然语言到 CDP 原子操作
动作规划层是连接大语言模型与浏览器执行引擎的桥梁，其核心组件包括控制器、注册表和浏览器上下文。控制器接收来自 AgentOutput 的行动列表，识别每个行动的名称和参数，然后从注册表中查找对应的已注册函数，最后将参数传递给该函数执行实际的浏览器操作。
注册表机制的设计体现了良好的扩展性原则。browser-use 预先注册了一系列基础的浏览器操作，包括 navigate、click、type、scroll、screenshot 等，每个操作都有对应的参数模型和执行函数。开发人员可以通过装饰器或配置接口添加自定义工具，扩展智能体的能力范围。例如，如果你需要智能体能够填写特定的表单或与某个 Web Component 交互，可以将相应的逻辑封装为新的操作并注册到系统中。
在元素选择方面，browser-use 采用了一种索引化的策略来简化大语言模型的操作。当需要点击页面上的某个按钮时，智能体不必生成复杂的 CSS 选择器或 XPath 表达式，而是给出该元素在当前可交互元素列表中的索引号。这一设计显著降低了模型出错的概率，因为索引是一个确定性的、有限的整数，而非需要模型精确记忆或推断的字符串表达式。可交互元素列表本身是通过执行 JavaScript 代码从页面的 DOM 树中动态构建的，只保留可见的、非禁用的、可聚焦的元素，并按其在页面上的视觉位置排序。
Chrome DevTools Protocol 在这一层中扮演着底层执行引擎的角色。所有点击、输入、滚动等操作最终都通过 CDP 的对应命令发送给浏览器进程。CDP 提供了对浏览器的完全控制能力，包括但不限于 DOM 节点的查询与修改、页面导航与导航历史管理、网络请求的监控与拦截、控制台日志的捕获等。browser-use 通过 cdp-use 库与 CDP 建立 WebSocket 连接，实现了类型安全的命令发送和响应接收。
可恢复交互图与断点续传机制
在长时间运行的多步任务中，网络波动、页面加载超时、元素定位失败等问题几乎不可避免。browser-use 为此设计了一套状态持久化和任务恢复机制，使得智能体能够在中断后从最近的检查点继续执行，而不是从头开始整个任务。
这套机制的核心是状态快照和历史记录的序列化存储。每次执行一个原子操作后，当前的 AgentState 会被序列化并保存到持久化存储中。序列化包括了智能体对当前页面的理解（AgentBrain）、已经执行的操作历史、提取到的关键内容、访问过的 URL 列表等信息。当任务需要恢复时，系统从持久化存储中加载最近的状态快照，重新建立与浏览器的连接，然后继续执行后续的操作。
历史记录不仅用于恢复，还为大语言模型提供了有价值的上下文信息。通过回顾之前的操作历史和页面状态，智能体可以避免重复尝试已经失败的路径，学习哪些操作在特定情境下更可能成功，以及在遇到错误时采取更合适的补救措施。这种基于历史反馈的自我调整能力是 browser-use 实现高成功率的关键因素之一。
在工程实现中，状态持久化可以通过钩子函数进行定制。开发者可以在 on_step_start 和 on_step_end 等回调中插入自定义的保存逻辑，将状态保存到数据库、文件系统或远程存储服务中。对于需要在云端部署的场景，browser-use 还提供了沙盒执行模式，智能体和浏览器运行在同一进程中，最大化降低了通信延迟，同时也简化了状态的同步与管理。
工程化配置与性能调优要点
在实际部署 browser-use 时，有几个配置参数值得特别关注。首先是 max_steps，它限制了单次任务执行的最大步数，防止智能体陷入无限循环或产生过多无效操作。其次是 planner_interval，它决定了每隔多少步重新调用规划模型进行全局思考，这对于需要长程规划的任务尤为重要。
浏览器实例的配置同样影响系统的稳定性和性能。headless 模式可以在服务器环境中减少资源占用，而有头模式则便于调试和排查问题。对于需要在多个浏览器实例之间共享 Cookie 和登录状态的生产场景，可以使用用户数据目录配置来复用现有的浏览器配置文件。
在监控和可观测性方面，browser-use 提供了丰富的事件系统，允许开发者订阅步骤开始、步骤结束、执行错误等关键事件，并将这些事件发送到日志系统或监控平台。通过分析这些事件流，开发人员可以识别智能体的行为模式、发现潜在的性能瓶颈，并在必要时进行针对性的优化。
小结
browser-use 通过动态状态机的设计，为浏览器智能体提供了一个可靠的状态感知、动作规划和执行恢复框架。其三层架构清晰地划分了认知处理、决策规划和浏览器控制三个职责边界，使得系统既能够利用大语言模型的强大推理能力，又能够通过 CDP 实现精确的浏览器操作。索引化的元素选择、注册表机制和状态持久化等设计，进一步增强了系统的可用性和鲁棒性。对于需要在复杂网页环境中构建自动化任务的开发者而言，理解这些底层设计思路有助于更好地定制和优化智能体的行为。
参考资料
- browser-use 官方 GitHub 仓库：https://github.com/browser-use/browser-use
- browser-use 官方文档：https://docs.browser-use.com/
- arXiv 论文《Building Browser Agents: Architecture, Security, and Practical Solutions》：https://arxiv.org/html/2511.19477v1