1.5k stars!阿里开源 PageAgent:让 AI 直接“住进“你的网页,用自然语言操控一切!

1.5k stars!阿里开源 PageAgent:让 AI 直接“住进“你的网页,用自然语言操控一切!

阿里开源 PageAgent:让 AI 直接"住进"你的网页,用自然语言操控一切

不需要浏览器插件,不需要 Python,不需要截图——一行 JS,让你的网页秒变 AI 智能体。

一、先说痛点:Web 自动化为什么这么难?

如果你用过 Selenium、Playwright,或者最近流行的 browser-use,你一定遇到过这些头疼的问题:

  • 环境太重:得装 Python、headless 浏览器、各种依赖,部署复杂,维护成本高;
  • 依赖截图 + OCR:很多方案靠多模态模型"看图操作",慢、贵、还不准;
  • 权限门槛高:要控制浏览器,往往需要特殊权限甚至操作系统级别的访问;
  • 对现有产品改造成本大:想给自己的 SaaS 产品加个 AI Copilot?对不起,可能要重写后端。

这些问题的根源在于:传统 Web 自动化思路是"从外面控制浏览器",就像隔着玻璃操作键盘,自然别扭。

阿里巴巴开源的 PageAgent,换了一个思路:让 AI Agent 直接住进网页里面


二、PageAgent 是什么?

PageAgent(GitHub: alibaba/page-agent)是一个纯前端的 JavaScript GUI 智能体框架

它的核心理念用一句话概括:

The GUI Agent Living in Your Webpage(住在你网页里的 GUI 智能体)

它能做什么?

用自然语言控制网页界面。你告诉它"点击登录按钮"、“把表单里的公司名改成阿里巴巴”、“帮我找到最近的订单并导出”,它就真的去做。

它有多轻量?

  • ✅ 纯 JavaScript,直接嵌入页面
  • ✅ 不需要浏览器扩展(有可选插件用于多 Tab 场景)
  • ✅ 不需要 Python / headless 浏览器
  • ✅ 不需要截图,不需要 OCR,不需要多模态大模型
  • ✅ 不需要特殊权限

它通过直接读取和操作页面 DOM 来理解和控制界面,把清理后的 DOM 结构发给 LLM,由 LLM 决策操作步骤,再由 PageAgent 执行。整个过程全在浏览器里完成。

典型应用场景:

  • SaaS AI Copilot:几行代码给你的产品加上 AI 副驾,不用改后端
  • 智能表单填写:把原本要点 20 下的操作,变成一句话
  • 无障碍访问:让任何 Web 应用都能通过自然语言、语音操控

ERP / CRM 系统提效:这类系统交互复杂,PageAgent 特别适合

在这里插入图片描述

三、架构设计:它是怎么工作的?

PageAgent 是一个组织清晰的 monorepo,核心模块分工明确:

packages/ ├── core/ # 核心 Agent 逻辑(无 UI) ├── page-agent/ # 带内置 UI 面板的主入口 ├── page-controller/# DOM 操作层(独立于 LLM) ├── ui/ # 面板 UI(与 Agent 解耦) ├── llms/ # LLM 客户端适配层 └── extension/ # Chrome 扩展(多 Tab 支持,WIP) 

工作流程大致如下:

  1. 用户输入自然语言指令(如"帮我搜索最新订单")
  2. PageAgent 清理当前页面 DOM,提取语义化结构
  3. 将简化的 DOM + 指令发送给 LLM(支持 Qwen、OpenAI 等)
  4. LLM 返回操作步骤(点击哪个元素、输入什么内容)
  5. page-controller 执行具体 DOM 操作
  6. 循环直到任务完成

关键亮点:不依赖截图

绝大多数竞品(包括 browser-use 的原始方案)要截图发给视觉模型识别。PageAgent 直接用 DOM 结构,这意味着:

  • 速度更快(无需图像处理)
  • 成本更低(无需多模态模型)
  • 准确性更高(结构化信息比图像识别可靠)

四、怎么用?三种接入方式

方式一:最快体验——Demo LLM

打开官网 alibaba.github.io/page-agent,使用项目提供的免费 Demo API(仅供技术评估,有频率限制),直接在页面上输入指令体验。

方式二:编程接入(BYOK,自带密钥)

npminstall page-agent 
import{ PageAgent }from'page-agent'const agent =newPageAgent({model:'qwen3.5-plus',baseURL:'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1',apiKey:'YOUR_API_KEY',language:'zh-CN',})// 用自然语言执行操作await agent.execute('点击登录按钮')await agent.execute('把用户名填写为 admin')await agent.execute('找到最近7天的订单,导出为 Excel')

支持任何兼容 OpenAI 接口的 LLM 服务,包括阿里云百炼(Qwen)、OpenAI、Anthropic 等。

方式三:多 Tab 场景——Chrome 扩展

对于需要跨多个标签页操作的复杂任务,可以安装配套的 Chrome 扩展(目前仍在开发中,标注为 WIP)。配置好 API Key 后,Agent 的操作范围可以从单页面扩展到整个浏览器。

隐私与安全

PageAgent 采用 BYOK(Bring Your Own Key) 架构:

  • 数据只在你的浏览器和你配置的 LLM 服务商之间流动
  • 项目本身没有任何后端,不收集用户数据
  • API Key 仅存储在浏览器本地(localStorage
  • 所有配置不会同步到外部服务器

五、与其他方案对比

特性PageAgentbrowser-usePlaywright/Selenium
运行环境纯浏览器 JSPython + 浏览器Python/Node + 无头浏览器
是否需要截图❌ 不需要✅ 需要❌ 不需要
多模态模型❌ 不需要✅ 需要❌ 不需要
嵌入现有产品✅ 极易❌ 困难❌ 困难
适合场景前端增强/Copilot服务端自动化测试/服务端自动化

值得一提的是,PageAgent 在 README 中坦诚地致谢了 browser-use 项目——DOM 处理组件和部分 Prompt 设计借鉴自该项目,并遵循 MIT 协议开源。开放的态度让人好感度倍增。


六、总结:它适合谁?

PageAgent 是一个思路清晰、定位精准的开源项目,核心价值在于"轻量嵌入"

适合这些人用:

  • 🎯 想给自家 SaaS / 后台系统快速加上 AI Copilot 的前端开发者
  • 🎯 做 RPA 或自动化工具的工程师,想降低环境依赖
  • 🎯 希望让老旧内部系统(ERP/CRM)支持自然语言交互的团队
  • 🎯 对 Web Agent 技术感兴趣、想研究客户端 Agent 方案的研究者

需要注意的是:

  • 目前 Chrome 扩展仍在开发中(WIP)
  • 跨域、登录态等复杂场景可能需要额外处理
  • Demo API 仅供评估,生产使用需自备 LLM API Key

AI 与 Web 的结合,正在从"服务端控制浏览器"向"Agent 住进页面"演进。PageAgent 是这个方向上一个值得关注的实践。

GitHub 地址:https://github.com/alibaba/page-agent
官网文档:https://alibaba.github.io/page-agent/

如果觉得有帮助,欢迎点个在看 👇

Read more

鸿蒙金融理财全栈项目——性能优化与安全加固

鸿蒙金融理财全栈项目——性能优化与安全加固

《鸿蒙APP开发从入门到精通》第28篇:鸿蒙金融理财全栈项目——性能优化与安全加固 🔧🛡️📈 内容承接与核心价值 这是《鸿蒙APP开发从入门到精通》的第28篇——性能优化与安全加固篇,100%承接第27篇的生态合作与用户运营优化架构,并基于金融场景的性能优化与安全加固要求,设计并实现鸿蒙金融理财全栈项目的性能优化与安全加固功能。 学习目标: * 掌握鸿蒙金融理财项目的性能优化设计与实现; * 实现应用启动优化、页面加载优化、内存管理优化; * 理解安全加固在金融场景的核心设计与实现; * 实现应用混淆、代码加密、防调试; * 掌握性能优化与安全加固的协同优化策略; * 优化金融理财项目的用户体验与安全防护能力。 学习重点: * 鸿蒙金融理财项目的性能优化设计原则; * 安全加固在金融场景的应用; * 性能优化与安全加固的协同优化策略。 一、 性能优化基础 🎯 1.1 性能优化定义 性能优化是指对金融理财项目的性能进行优化,提升应用的运行效率,主要包括以下方面: * 应用启动优化:优化应用启动的速度; * 页面加载优化:优化页面加载的

完整卸载 OpenClaw — 各平台卸载完全指南(Windows/macOS/Linux/npm/pnpm)

完整卸载 OpenClaw — 各平台卸载完全指南(Windows/macOS/Linux/npm/pnpm)

涵盖所有安装方式的逐步卸载教程 — Windows、macOS、Linux、npm、pnpm 全部搞定。 平台支持:🪟 Windows PowerShell · ⌨️ Windows CMD · 🍎 macOS / Linux · 📦 npm · ⚡ pnpm 目录 * 卸载前的准备工作 * Windows — PowerShell 安装的卸载方法 * Windows — CMD 安装的卸载方法 * macOS / Linux 安装的卸载方法 * A. 默认 npm 安装方式卸载 * B. git 源码安装方式卸载(`--install-method git`) * npm 全局安装的卸载方法 * pnpm 全局安装的卸载方法 * 卸载方式汇总对照表 卸载前的准备工作 在开始卸载之前,建议先做几件事情,确保卸载后不留残余文件。 步骤 1 — 停止正在运行的 OpenClaw 守护进程(

一文熟悉新版llama.cpp使用并本地部署LLAMA

一文熟悉新版llama.cpp使用并本地部署LLAMA

0. 简介 关于UCloud(优刻得)旗下的compshare算力共享平台 UCloud(优刻得)是中国知名的中立云计算服务商,科创板上市,中国云计算第一股。 Compshare GPU算力平台隶属于UCloud,专注于提供高性价4090算力资源,配备独立IP,支持按时、按天、按月灵活计费,支持github、huggingface访问加速。 使用下方链接注册可获得20元算力金,免费体验10小时4090云算力 https://www.compshare.cn/?ytag=GPU_lovelyyoshino_LZEEKLOG_ZEEKLOG_display 最近是快到双十一了再给大家上点干货。去年我们写了一个大模型的系列,经过一年,大模型的发展已经日新月异。这一次我们来看一下使用llama.cpp这个项目,其主要解决的是推理过程中的性能问题。主要有两点优化: * llama.cpp 使用的是 C 语言写的机器学习张量库 ggml llama.cpp 提供了模型量化的工具 此项目的牛逼之处就是没有GPU也能跑LLaMA模型。llama.