Browser Use

만든 곳 Browser Use

LLM 에이전트가 실제 브라우저를 직접 조작 — 페이지를 이동하고 클릭·입력하며 데이터를 추출합니다.

웹사이트 ↗ 저장소 ↗ 문서 ↗

v0.13.62026-07-17PythonMIT

#browser #automation #agent #python

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문서버전 1.0 · 업데이트 2026년 6월 28일

개요

Browser Use는 LLM 에이전트가 실제 브라우저를 조작해 웹 작업을 처음부터 끝까지 처리하게 합니다.
목표를 평범한 문장으로 적으면 에이전트가 페이지를 이동하고 클릭·입력하며 살아 있는 페이지에서 데이터를 뽑아냅니다.

flowchart LR
  task[task] --> agent[Browser Use Agent]
  agent --> browser[(real browser)]
  agent --> out[result]

코드 샘플 탭에는 LLM 기반 에이전트로 작업을 실행하는 예시가 있습니다.

언제 쓰면 좋은가

깔끔한 API가 없는 사이트를 에이전트가 직접 다뤄야 할 때 Browser Use가 잘 맞습니다. 로그인 뒤 스크래핑, 폼 작성, 사람이 클릭으로 거쳐야 하는 여러 단계 흐름에서 특히 빛납니다.

가격

오픈소스라 무료로 셀프호스트할 수 있고, Browser Use Cloud는 호스팅형 스텔스 브라우저에서 에이전트를 크레딧 단위로 과금합니다.

플랜	가격	비고
Free	$0	동시 세션 3개, 커뮤니티 지원
Dev	$29/월	크레딧 $29, 세션 25개, 예약 작업
Business	$299/월	크레딧 $299, 세션 200개
Scaleup	$999/월	크레딧 $999, 세션 500개
Enterprise	문의	맞춤형 SLA와 한도

출처 ↗ · 기준일 2026-06-27

예제

Python · run a task

언제 쓰나

API가 없는 실제 사이트를 에이전트가 직접 다뤄야 할 때 Browser Use를 쓰세요.

흐름

평범한 한 문장으로 작업을 주면 LLM이 클릭을 계획하고 결과를 읽어 돌려줍니다.

구조

flowchart LR
  task[task] --> agent[Browser Use Agent]
  agent --> browser[(real browser)]
  agent --> out[result]

from browser_use import Agent, ChatAnthropic
import asyncio

# 에이전트는 매 브라우저 동작을 결정하는 LLM과 짝을 이룹니다.
async def main():
    agent = Agent(
        task="Find the number of stars on the browser-use repo",
        llm=ChatAnthropic(model="claude-opus-4-8"),
    )
    history = await agent.run()
    print(history.final_result())

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Browser Use

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