news 2026/3/21 15:46:18

无需复杂配置!本地 AI 浏览器自动化工具Browser-Use + cpolar,让办公效率翻倍

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
无需复杂配置!本地 AI 浏览器自动化工具Browser-Use + cpolar,让办公效率翻倍

文章目录

    • 前言
    • 1. 安装Ollama
    • 2. Gemma3模型安装与运行
    • 3. 虚拟环境准备
      • 3.1 安装Python
      • 3.2. 安装conda
    • 4. 本地部署Brower Use WebUI
      • 4.1 创建一个新conda环境
      • 4.2 克隆存储库
      • 4.3 安装依赖环境
      • 4.4 安装浏览器自动化工具
      • 4.5 修改配置信息
    • 5. 本地运行测试
    • 6. 安装内网穿透
      • 6.1 配置公网地址
      • 6.2 配置固定公网地址
    • 总结
        • 综上,Browser-Use 结合 cpolar,既保留了本地自动化操作的便捷,又打破了网络限制,为跨场景办公提供了实用解决方案,适合有远程网页处理需求的用户尝试。

前言

Browser-Use 是一款能让 AI 自动操作浏览器的工具,支持自动搜索、访问网页、执行一系列连贯任务,比如在视频平台搜索内容、统计网页信息等,适合需要批量处理网页操作的办公人员、数据收集者使用。它的优点在于模拟人类浏览行为,减少被反爬识别的风险,且操作流程直观,无需深入编程知识。

使用时发现,若本地大模型不支持视觉识别,需在设置中取消相关勾选,否则可能报错;另外,默认浏览器可能不支持部分视频播放,修改配置文件指定本地常用浏览器即可解决,还能避免重复登录问题。

不过,该工具默认只能在局域网内使用,这意味着离开当前网络环境(如回家或出差),就无法远程调用 AI 处理任务,对于需要跨场景办公的人来说很不方便。

而与 cpolar 结合后,这个问题迎刃而解。通过内网穿透,无需购买云服务器或设置路由器,就能生成公网地址,实现随时随地远程访问,无论是在外地用平板还是其他电脑,都能轻松让 AI 继续处理浏览器任务,极大提升了工具的灵活性。

本文主要介绍如何在本地Windows系统部署Browser-Use WebUI,并结合cpolar内网穿透工具实现远程使用Browser-Use操作浏览器智能抓取数据并通过本地AI大模型进行分析,执行任务,打造个人全自动AI助理。

1. 安装Ollama

在部署Browser-Use之前,我们首先需要先准备好Ollama和你要使用的本地大模型以及虚拟环境配置。

本例中使用的是Windows11系统专业版,通过Ollama运行本地大模型,之前曾经发布过如何在Windows安装Ollama的教程,有需要可以看看这篇文章:Windows本地部署Deepseek-R1大模型并使用Web界面远程交互

简单来说,就是访问Ollama的官网:Download Ollama on Windows

下载对应版本的Ollama安装程序并安装:

2. Gemma3模型安装与运行

本例中我打算使用的本地模型是Gemma3:27b,因为它有多模态能力,可以识别图片,稍后测试一下实际效果。

在Ollama的官网点击Models,就能找到安装命令:

ollama run gemma3:27b

PS:默认会下载模型到C盘,如果想修改下载位置,可以在终端中执行下方命令来指定模型文件的存放目录,这里以d:\ollama为例,大家可以提前自定义位置:

setOLLAMA_MODELS=d:\ollama

如果你之前安装过Ollama,在执行命令后出现如下图提示,那么关闭终端,请先升级ollama到最新版本才能正常下载gemma3模型。

模型下载完成之后,安装成功后会提示success:

3. 虚拟环境准备

3.1 安装Python

本例使用Windows11专业版系统进行演示:

首先需要安装 python 3.12 下载地址:Python Release Python 3.12.0 | Python.org

安装时需要注意,勾选下边两个选项,不然后续有可能报错:

安装结束后,如出现下图提示,点击该选项(更改您的机器配置,以允许程序(包括Python)绕过260字符的“最大路径”限制)同意即可。

确认后,点击close关闭即可完成Python环境安装。

3.2. 安装conda

这里我使用的是本地已有的conda环境,大家也可以通过UV来创建虚拟环境:

conda下载地址:Anaconda Installers and Packages

安装时需要注意的是在这一步,需要勾选第三个选项,自动加载刚才安装的Python3.12环境:

安装完成后,点击Finish即可:

4. 本地部署Brower Use WebUI

接下来开始在Windows系统使用conda本地部署Brower Use WebUI

4.1 创建一个新conda环境

首先在Windows中打开cmd,执行下方命令创建虚拟环境:

conda create -n browserusepython=3.12

输入y确认:

创建成功:

如果提示’conda’ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序,我们需要配置一下环境变量,具体操作可以查看这篇文章:conda环境变量配置

环境创建好之后,执行下方命令激活这个新的conda环境:

conda activate browseruse

如上图所示,这个conda环境就激活成功了。

4.2 克隆存储库

接下来,执行下方命令,将Browser-use WebUI拉取到本地:

gitclone https://github.com/browser-use/web-ui.git

进入Browser-use WebUI项目路径:

cdweb-ui

4.3 安装依赖环境

执行下方命令安装依赖环境:

pip install-r requirements.txt

现在就安装好了:

4.4 安装浏览器自动化工具

执行下方命令,安装浏览器自动化工具:

playwrightinstall

4.5 修改配置信息

然后执行下方命令,复制一份配置示例文件并改为.env格式文件:

copy .env.example .env

复制后在webui安装的电脑路径中也能看到这两个文件:

打开配置文件后可以修改你想要使用的模型路径,API KEY,使用自己哪个已有的浏览器路径等,本地中使用ollama调用本地大模型,就暂时不用修改了,稍后在web-ui界面中配置即可:

修改完成后,保存退出即可。

5. 本地运行测试

执行下方命令:

python webui.py--ip127.0.0.1--port7788

访问:http://localhost:7788

即可在浏览器中打开browser-use 的 web-ui 界面了:

关闭服务后想再次启动服务,可以打开cmd,执行conda activate browseruse激活环境,然后cd web-ui进入web-ui路径,执行python webui.py --ip 127.0.0.1 --port 7788启动服务即可.

在主界面,上方的设置导航中选择Agent Settings,如果你本地部署的大模型不支持视觉识别,可以把这个使用视觉取消勾选,不然后续让AI执行任务时会报错。

然后点击LLM Settings,对本地大模型进行设置:

LLM Provider在下拉中选择ollama

Model Name需要手动输入你要调用的本地大模型名称,我这里使用的是gemma3:27b

这个模型名称可以在cmd终端中输入ollama list来进行查看:

然后就可以点击顶部导航中的Run Agent来输入指令让AI自动来执行任务了:

点击执行后,底部的结果和报错框中会显示运行时间:

在cmd终端中也能看到刚才我们提的要求,与执行操作的步骤:

执行任务同时AI会打开浏览器,自动进行搜索与后续操作:

任务结束后,能看到AI成功执行了指令,帮我在B站搜索cpolar并打开搜索结果中的第一个视频:

美中不足的是使用其自带的浏览器在播放视频时,会提示浏览器不支持html5播放器,想要解决这个问题只需要在上边提到的.env配置文件中修改一下调用你自己电脑上的浏览器就可以了,而且登录视频网站后,在使用AI访问该网站时也无需二次登录了。

除了让它自动使用浏览器访问网站搜索并播放视频,我们也可以让它自动访问指定的网站查询某个账号发布的文章,并统计其账号发布的文章标题,发布时间,阅读量和点击量等信息。大家也可以根据自己的情况来提出要求让这个全自动的AI助力来为你提升工作效率,节省大量时间。

6. 安装内网穿透

现在我们已经成功在本地部署了Browser-Use WebUI并使用AI使用浏览器自动执行任务,但如果想实现不在同一网络环境下,也能随时随地在网页中远程使用本地部署的Browser-Use处理问题,那就需要借助cpolar内网穿透工具来实现公网访问了!接下来介绍一下如何安装cpolar内网穿透,过程同样非常简单:

首先进入cpolar官网:

cpolar官网地址:https://www.cpolar.com

点击免费使用注册一个账号,并下载最新版本的cpolar:

登录成功后,点击下载cpolar到本地并安装(一路默认安装即可)本教程选择下载Windows版本。

cpolar安装成功后,在浏览器上访问http://localhost:9200,使用cpolar账号登录,登录后即可看到配置界面,结下来在WebUI管理界面配置即可。

6.1 配置公网地址

接下来配置一下 Browser-Use WebUI 的公网地址:

登录后,点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道,

  • 隧道名称:buse(可自定义命名,注意不要与已有的隧道名称重复)
  • 协议:选择 http
  • 本地地址:7788
  • 域名类型:选择随机域名
  • 地区:选择China Top

隧道创建成功后,点击左侧的状态——在线隧道列表,查看所生成的公网访问地址,有两种访问方式,一种是http 和https:

使用上面的任意一个公网地址,在平板或其他电脑的浏览器进行登录访问,即可成功看到 Browser-Use WebUI 界面,这样一个公网地址且可以远程访问就创建好了,使用了cpolar的公网域名,无需自己购买云服务器,即可到随时在线访问了!

同样可以使用AI在浏览器中自动执行任务:

小结

为了方便演示,我们在上边的操作过程中使用cpolar生成的HTTP公网地址隧道,其公网地址是随机生成的。这种随机地址的优势在于建立速度快,可以立即使用。然而,它的缺点是网址是随机生成,这个地址在24小时内会发生随机变化,更适合于临时使用。

如果有长期远程访问Browser-use WebUI让AI使用浏览器自动处理问题,或者异地访问与使用其他本地部署的服务的需求,但又不想每天重新配置公网地址,还想让公网地址好看又好记并体验更多功能与更快的带宽,那我推荐大家选择使用固定的二级子域名方式来为WebUI配置一个公网地址。.

6.2 配置固定公网地址

接下来演示如何为其配置固定的HTTP公网地址,该地址不会变化,方便分享给别人长期查看你部署的项目,而无需每天重复修改服务器地址。

配置固定http端口地址需要将cpolar升级到专业版套餐或以上。

登录cpolar官网,点击左侧的预留,选择保留二级子域名,设置一个二级子域名名称,点击保留:

保留成功后复制保留成功的二级子域名的名称:mybuse,大家也可以设置自己喜欢的名称。

返回Cpolar web UI管理界面,点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表,找到所要配置的隧道:buse,点击右侧的编辑:

修改隧道信息,将保留成功的二级子域名配置到隧道中

  • 域名类型:选择二级子域名
  • Sub Domain:填写保留成功的二级子域名:mybuse

点击更新(注意,点击一次更新即可,不需要重复提交)

更新完成后,打开在线隧道列表,此时可以看到公网地址已经发生变化,地址名称也变成了固定的二级子域名名称的域名:

最后,我们使用上边任意一个固定的公网地址访问,可以看到访问成功,这样一个固定且永久不变的公网地址就设置好了,可以随时随地在公网环境异地在线访问本地部署的Browser-use WebUI来让AI帮你全自动处理问题了!

总结

通过以上步骤,我们实现了在Windows系统电脑本地部署Browser-use WebUI,并结合cpolar内网穿透工具轻松实现在公网环境中使用浏览器远程使用AI自主处理问题,并为其配置固定不变的二级子域名公网地址的全部流程,经过简单测试,效果确实不错,同时降低了使用门槛,非常期待它后续的发展,也感谢您的观看,有任何问题欢迎留言交流。

综上,Browser-Use 结合 cpolar,既保留了本地自动化操作的便捷,又打破了网络限制,为跨场景办公提供了实用解决方案,适合有远程网页处理需求的用户尝试。

本篇文章知识点来源[cpolar官网][https://www.cpolar.com]

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