browser-act/skills

해결하는 문제

BrowserAct는 AI 에이전트가 웹 자동화, 데이터 추출, 계정 기반 워크플로우를 수행할 수 있도록 특별히 설계된 브라우저 환경을 제공합니다. AI 에이전트가 방지 로봇 조치에 의해 차단되는 문제, 병렬 작업 간에 인증 세션을 처리할 수 없는 문제, LLM 추론을 위해 원시 HTML/JSON을 처리하는 비효율성 문제를 해결합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 AI 에이전트가 쉘 명령어를 통해 로드하고 실행할 수 있는 '스킬' 세트를 제공합니다. 블록을 우회하기 위해 세 가지 계층의 보호를 적용합니다: 환경 계층(지문 위조, TLS 회전), 실행 계층(CAPTCHA 해결), 인간 계층(수동 개입을 위한 원격 핸드오프).

세 가지 브라우저 모드를 제공합니다:

• Chrome: 로컬 로그인 상태를 재사용.
• Stealth Privacy: 일괄 스크래핑을 위한 새 지문과 프록시 사용.
• Stealth Fixed Identity: 계정 아이덴티티를 유지하기 위한 안정적인 지문과 IP 주소.

LLM 최적화를 위해, 원시 DOM이 아닌 컴팩트한 인덱스 기반 텍스트 형식으로 페이지 상태를 표현하여, 에이전트가 인덱스로 요소를 조작할 수 있도록 합니다 (예: click 3).

대상 사용자

Claude Code, Cursor, Gemini CLI와 같은 도구를 사용하여 AI 에이전트를 개발하는 개발자들로, 실제 웹과 상호작용하고, 여러 계정을 관리하거나, 탐지되지 않도록 보호된 콘텐츠를 스크래핑하고 싶은 사람들을 대상으로 합니다.

주요 특징

• 에이전트 중심 설계: 인덱스 기반 상호작용과 컴팩트한 텍스트 출력을 사용하여 토큰 사용량을 줄이고 추론을 단순화합니다.
• 블록 방지 솔루션: 스텔스 지문, TLS 회전, 주거용 프록시, 자동 CAPTCHA 해결을 통합합니다.
• 인간이 개입하는 구조: 에이전트가 막힐 경우 remote-assist 기능을 통해 인간이 실시간 URL을 통해 브라우저 세션을 인수할 수 있습니다.
• 간섭 없는 병렬 처리: 병렬 작업 간에 독립된 쿠키와 지문을 지원하여 상호 오염을 방지합니다.
• Skill Forge: 웹사이트의 API와 데이터 패턴을 자동으로 탐지하여 수동 코딩 없이 재사용 가능한 스크래핑 스킬을 생성하는 도구.