Browser Use

browser-use 팀이 만든 오픈소스 프로젝트(browser-use/browser-use). browser-use.com 클라우드의 기반이 되는 엔진입니다.

왜 필요한가?

AI 에이전트에게 “웹에서 무언가를 대신 처리하라”고 시키려면, 브라우저를 열고 클릭하고 입력하고 결과를 읽어오는 제어 계층이 필요합니다. 각 사이트의 자바스크립트 렌더링, 로그인 세션, 동적 마크업을 매번 직접 다루면 운영 부담이 큽니다.

Browser Use는 그 제어 계층을 하나의 프레임워크로 묶습니다. 에이전트에게 브라우저를 직접, 예측 가능하게 다루는 제어 표면을 제공해, 자연어로 지시한 작업을 자율로 수행하게 합니다. README 표기 그대로 “Make websites accessible for AI agents.”

무엇을 자동화할 수 있나

공식 문서와 browser-use.com이 제시하는 대표 쓰임새는 다음과 같습니다.

• 폼 입력, 쇼핑, 예약 — 여러 단계로 이어지는 웹 플로우를 에이전트가 끝까지 수행
• 리서치 — 여러 사이트를 돌며 정보를 수집, 정리
• 데이터 추출 — 페이지에서 구조화된 데이터를 뽑아 반환
• 테스트, 모니터링 — 웹 서비스의 동작을 반복 점검

작업 흐름은 “사용자가 목표를 자연어로 설명하면 → 에이전트가 페이지를 읽고 필요한 클릭, 입력, 이동을 스스로 계획해 실행”하는 형태입니다.

핵심 기능

• 멀티 LLM 지원

  Anthropic, OpenAI, Google 모델과 브라우저 자동화에 특화된 자체 모델 ChatBrowserUse()를 선택해 쓸 수 있습니다. 모델을 바꿔가며 같은 작업을 수행하거나 벤치마크할 수 있습니다.

• 실제 브라우저 프로필 지원

  기존 브라우저 프로필을 사용해 로그인 상태를 유지한 채 작업할 수 있습니다. 인증이 필요한 사이트에서도 세션을 이어갑니다.

• CLI와 커스텀 툴 통합

  CLI로 에이전트를 직접 실행하거나, 자체 도구를 등록해 에이전트 동작을 확장할 수 있습니다.

• 헤드리스, 병렬, 클라우드 실행

  헤드리스로 여러 브라우저를 동시에 굴리는 무인 자동화가 가능하며, browser-use.com Cloud를 통해 원격 브라우저로도 실행할 수 있습니다.

• Claude Code 스킬 연동

  browser-use skill로 스킬을 등록하면 Claude Code 안에서 browser-use 하네스로 브라우저를 제어할 수 있습니다.

Claude in Chrome과 어떻게 다른가

Claude Code에는 내 브라우저를 조작하는 Claude in Chrome이 이미 있어 기능이 겹쳐 보이지만, 지향점이 다릅니다.

즉 Claude in Chrome은 “내 앞의 브라우저를 Claude가 대신 조작”하는 감독형 도구, Browser Use는 “코드로 정의한 브라우저 에이전트를 모델 자유롭게, 무인, 대량으로 굴리는” 자동화 프레임워크입니다. 이미 로그인해 둔 사이트에서 즉석으로 감독하며 쓸 땐 Claude in Chrome이, 무인, 대량, 모델 자유가 필요할 땐 Browser Use가 맞습니다.

사용 방법

설치 — uv 또는 pip으로 패키지를 추가합니다.

uv add browser-use
# 또는
pip install browser-use

모델 지정 — 자체 모델이나 원하는 LLM을 지정해 에이전트를 구성합니다.

from browser_use import ChatBrowserUse
llm = ChatBrowserUse(model='anthropic/claude-sonnet-4-6')

Claude Code에서 사용 — 스킬을 등록해 Claude Code 안에서 브라우저를 제어합니다. Python 3.12 환경이 권장됩니다.

browser-use skill

browser-use.com과의 관계

이 리포(오픈소스 코어)는 MIT로 로컬에서 완결되지만, 같은 팀이 운영하는 상용 클라우드 browser-use.com의 기반 엔진이기도 합니다. 클라우드는 self-host로는 부담이 큰 스텔스 브라우저, 프록시, CAPTCHA 해결과 원격 실행(Browser Use Box)을 얹은 유료 서비스입니다. 코어는 클라우드 없이도 로컬에서 완전히 동작합니다.

알아두면 좋은 점

• Python 3.11 이상 필요 — CLI 스킬 셋업은 3.12를 권장합니다.
• LLM API 키 필요 — 에이전트를 구동하려면 사용할 모델의 API 키가 필요합니다(자체 ChatBrowserUse 포함).
• 클라우드는 선택 — 코어는 MIT 오픈소스로 로컬에서 완결됩니다. 스텔스, 프록시, CAPTCHA 해결은 browser-use.com Cloud의 상용 기능입니다.
• MIT 라이선스