任务完成率
每个工具拿到的都是同样的 31 个任务：线上网站上的多步骤任务，很多藏在登录墙后面。只有满足全部要求才算完成，没有部分得分。 任务示例：在 Yelp 和 OpenTable 上物色周年纪念晚餐的餐厅，从已登录的 X 账号拉取一周的帖子分析数据，从多个政府数据网站汇总零售市场数据。
所用 Agent: pi · 模型: ChatGPT 5.6 Sol · 思考强度: max · 31 个任务
- ego(lite)93.5%
- Browser Harness77.4%
最佳 Browser Harness 替代方案
Browser Harness 是一个需要你自己运行和调优的 Agent 循环。ego(lite) 是一个你现有的编程 Agent 就能直接操作的浏览器。 在我们公开的 31 个线上网站浏览器自动化任务基准测试中，ego(lite) 完美完成了 93.5% 的任务，是所有受测工具中最高的完美完成率。
ego(lite) 对比 Browser Harness
最近更新 2026年10月22日
开发者用户来自
浏览器自动化基准测试：ego(lite) 对比 Browser Harness
这项基准测试在开放网络而非沙盒中为 Agent 的浏览能力打分：在线上网站完成 31 个多步骤任务，其中很多需要登录。ego(lite) 和 Browser Harness 跑的是完全相同的一套任务，本地对本地。
所用 Agent: pi · 模型: ChatGPT 5.6 Sol · 思考强度: max · 31 个任务
- ego(lite)93.5%
- Browser Harness77.4%
Real-World Bench 是一项开源基准测试：31 个线上网站上的复杂真实浏览器自动化任务，每个工具都由同一个 pi Agent 使用同一个模型（gpt-5.6-sol，思考强度 max）驱动，并由同一个评审模型按每个任务的评分细则打分。每项成绩都覆盖全部 31 个任务，不按单个任务挑选最好的结果。
为什么 ego(lite) 比 Browser Harness 更好
Browser Harness 要求你自己掌管循环、模型配置和运行时。ego(lite) 把这些决定留给你工作流里已有的编程 Agent，并给它一个完整的本地浏览器，用于搜索、调研、提取、表单、测试和其他网页工作。需要远程执行时，Browser Use 的托管产品仍然是可选项。
93.5% 的任务完美完成。 没有其他工具超过 78%
Browser Harness 的 Agent 循环每一步都要调用 LLM：读取页面、决定下一批操作、等待、重复。在这 31 个任务中，它是所有竞品里跑得最仔细的，但这份仔细是用往返换来的：每一步都要调用一次模型，每一次都要重新发送页面状态，只为规划接下来的几次点击。在 ego(lite) 里，每个页面都以精简 Snapshot 的形式到达你的 Agent，它可以立即操作，每轮 JavaScript 执行多个操作，没有单独的模型循环一步一步地做决定。同样 31 个任务的结果：完美完成率 93.5%，Browser Harness 为 77.4%；平均任务用时快 55%，每个完成任务的模型花费少 44%。
Time to finish a task, shorter is better
- ego(lite)398 s
- browser harness615 s
Data source - Task: finish an average live-site job
并行多任务，执行更快
Browser Use 自己的文档把并行运行 Browser Harness 标为实验性功能：开发者指出，Agent 共享资源时可能互相冲突，真正的隔离意味着你得自己为每个任务单独搭一个浏览器实例。在 ego(lite) 中，Space 数量没有上限：每个 Space 都在自己导入的 Chrome 浏览器配置文件上同时运行各自的任务。它们都不会抢占你的标签页，你可以随时查看或接管任意一个 Space。
不再反复来回 消耗更少 Token
Browser Harness 的循环每一步都要调用模型，并且带上页面状态；任务一长，这笔开销就迅速累积，以至于有用户去问 Browser Use 的维护者：一个每次都按同样方式运行的任务，怎样才能不白白烧 Token。在 ego(lite) 中，你的 Agent 每轮会用几行 JavaScript 批量执行多个操作，而不是每次都等待新的模型调用才能继续。叠加 Snapshot 输入之后，同一个任务整体消耗的 Token 会大幅减少。
Claude Code · ego(lite)
>/ego-browser Add the first product to the cart, then check checkout loads
●Bash(
ego-browser nodejs <<'EOF'
await openOrReuseTab('localhost:3000')
await click('.product-card')
await click('.add-to-cart')
await click('a[href="/checkout"]')
cliLog('checkout loaded')
EOF
)
⎿Output:
[t=4480ms] checkout loaded
Done. Both steps work.
─── 1 tool call · ↑ 1.1k tokens ───
Browser Harness · agent.run()
─── 4 model calls · ↑ 13.6k tokens ───
同样的任务，同样的模型。 左：ego(lite) 中一次批量 JavaScript 调用，共消耗 1.1k Token。 右：Browser Harness 的 Agent 循环，每一步都要新调用一次模型，Token 消耗攀升到 13.6k。
同一个 Chrome，为 Agent 而生
Browser Harness 通过 DevTools 协议启动自己的 Chromium，Browser Use 的 GitHub issue 里满是开发者把它指向真实 Chrome 时遇到配置文件锁定错误的反馈：--profile 参数会把正在使用的配置文件复制到临时目录，而在 Windows 上，只要 Chrome 还锁着文件，这次复制就会直接失败。ego(lite) 基于 Chromium 构建，一键实时导入你完整的 Chrome 配置，无需提前关闭任何东西。你的 Agent 可以直接继承真实的登录状态，不会卡住。
让切换无缝衔接
如果你搭 Browser Harness 是为了自动化自己的浏览工作（调研、填表、需要登录的杂事），而不是为了交付产品，那么切换过来就能省掉整个项目层。
1
下载 ego(lite)
下载 ego(lite)，一键导入你的 Chrome 浏览器配置文件。你原本为 Browser Harness 费力配置的那些登录状态，会自动一起带过来。
2
用 /ego-browser 运行你的第一个任务
在 Claude Code、Codex 或 Cursor 中运行 /ego-browser。无需 Python 环境，无需选择模型，也无需 API 密钥。
粘贴到你的 Agent 里
/ego-browser 打开 ego.app 加入等候名单
3
看它开始工作
任务在自己的 Space 中运行，而不是只能通过日志猜测状态的无头 Chromium 实例。你可以实时查看，也可以随时接管，结果会直接返回到你的 Agent 的 CLI 中。
让 Browser Harness 留在它该在的地方：你为别人构建的 Python 产品和流水线里。ego(lite) 负责你自己的 Agent 浏览工作。
各工具的适用场景
以下情况选择 ego(lite)
- 你希望有一个 Agent 帮你完成浏览器工作（调研、填表、需要登录的日常事务），而不用写任何 Python 代码。
- 你已经在使用 Claude Code、Codex 或 Cursor，不想再维护一个需要单独付费 API 密钥的 Agent 循环。
- 任务需要你的真实登录状态：一键导入浏览器配置文件比手动配置 Chromium 配置文件要简单得多。
- 你希望任务在并行的 Space 中运行，并且是在一个可以查看或接管的有界面浏览器里。
以下情况选择 Browser Harness
- 你正在用 Python 构建定制的自动化产品或流水线。Browser Harness 是一个专为嵌入设计的库。
- 你希望在自己的代码中掌控整个 Agent 循环：自己选择模型，设计提示词，控制每一步。
- 你需要把自动化部署到云端，在笔记本合上时仍然跑在 Browser Use 的托管浏览器上。
- 你要把浏览器自动化交付给别人使用。ego(lite) 是一款面向终端用户的浏览器，而不是一个 SDK。
将 ego(lite) 与其他浏览器自动化工具对比
与 Puppeteer、Playwright MCP、Claude Chrome extension、Browserbase 以及另外 7 款工具的逐项对比。
常见问题
Browser Harness 是什么？
Browser Harness 是 Browser Use 的本地版本。Browser Use 是最受欢迎的开源 AI 浏览器 Agent 项目之一：一个采用 MIT 许可的 Python Agent 循环，让 LLM 控制浏览器；它通过 DevTools 协议启动自己的 Chromium，并根据页面状态一步步决定操作。你需要自带模型 API key，在自己的机器上运行。Browser Use 的付费云产品运行托管的浏览器 Agent，带有隐身（stealth）和验证码求解功能，这与本地浏览器属于不同品类，所以本页对比的是 harness：本地对本地。对于用 Python 构建定制自动化产品和流水线的开发者来说，它是一个扎实且持续活跃开发的基础；在我们测试的五款本地工具中，它的完成率在所有竞品里最高。
ego(lite) 是 Browser Use 的好替代品吗？
如果你想让 Agent 替你完成浏览器工作，那答案是肯定的。ego(lite) 会把你已经在用的编程 Agent 直接接入你真实的已登录浏览器，不需要 Python 项目，也不需要为 API key 付费；在 31 个线上网站任务中，它完美完成了 93.5% 的任务，Browser Harness 为 77.4%，每个完成任务的花费是 $1.75，对方为 $3.14。如果你正在用 Python 构建浏览器自动化产品或流水线，Browser Use 会更适合：它是一个专为嵌入使用而设计的库，而 ego(lite) 不是 SDK。
Browser Use 和 Browser Harness 有什么区别？
Browser Use 是项目名；Browser Harness 是它的本地版本，也就是你用自己的 LLM API key、在自己机器上运行的开源 Python Agent 循环。Browser Use 还销售一款云产品，在他们的基础设施上运行托管的浏览器 Agent。ego(lite) 是本地浏览器，所以本页同类对比的对象是 Browser Harness；如果你在考虑托管浏览器基础设施，请改看我们的 Browserbase 对比页。
ego(lite) 与 Browser Harness 的基准测试是怎么跑的？
两款工具在线上网站上跑的是同一套 31 个复杂的真实浏览器自动化任务，由同一个 pi Agent 搭配同一个模型（gpt-5.6-sol，thinking effort 设为 max）驱动，并由同一个评审按每个任务各自的评分细则打分。每项成绩都覆盖全部 31 个任务，所以失败的任务照样计入。ego(lite) 完美完成了 93.5% 的任务，每个完成任务花费 $1.75，平均每个任务用时 6 分 38 秒，比 Browser Harness 快 55%；Browser Harness 完美完成了 77.4%，每个完成任务 $3.14，平均用时 10 分 15 秒，是所有受测竞品中完成率最高的。Browser Use 的托管云产品不在本次测试范围内，对比是本地对本地。测试框架、任务、评分细则和原始结果都在 GitHub 上的 ego-browser-benchmark-framework 仓库开源，每个数字都可以审计或复现。
Browser Use 能使用我的 Chrome 浏览器配置文件吗？
Browser Harness 可以，但需要手动配置，而且这是常见的痛点。--profile 参数会把你正在使用的 Chrome 配置文件复制到一个临时目录；在 Windows 上，只要 Chrome 正在运行并锁着文件，这次复制就会直接失败，所以变通办法是先关掉 Chrome。通过 CDP 连接已经在运行的 Chrome 也行，但 Chrome 136 及以后的版本会在默认配置文件上屏蔽 CDP，所以大多数配置最终都用一个单独的非默认配置文件。在 ego(lite) 里，真实的浏览器配置文件就是起点：一键导入登录状态、Cookie、会话和扩展程序，并通过相互独立的 Space 与你自己的日常浏览安全共用。
使用 ego(lite) 需要 LLM API 密钥吗？
不需要。没有另外的模型循环需要你付费维持。智能能力来自你已经在用的编程 Agent，无论是 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI 还是 OpenCode。ego(lite) 本身完全免费，无需订阅。
Browser Use 对比 Stagehand：区别是什么？
两者都是用于 LLM 驱动浏览的开源工具，但 Browser Use 是围绕自主循环构建的 Python Agent 框架，而 Stagehand 是 Browserbase 推出的以 TypeScript 为主的 SDK，提供 act/extract/observe 等原语，用于代码与 AI 结合的混合自动化。两者都是代码优先的方案：你需要搭建项目并提供模型访问方式。这方面的对比可以参阅我们的 ego(lite) 对比 Stagehand 页面。
Browserbase 对比 Browser Use：我需要哪一个？
它们解决的是不同层面的问题。Browser Use 是 Agent 框架；Browserbase 是供框架运行的云端浏览器基础设施。团队常常会把 Agent 库和托管浏览器结合起来用于生产环境规模化部署，这对云端浏览器集群来说确实很有价值。ego(lite) 不属于这两个层面：它是一款本地、有界面的浏览器，用于你在自己的机器上、用自己的账号完成的 Agent 工作。
为什么 Browser Use 在长任务上会消耗这么多 Token？
Browser Harness 的 Agent 循环在每一步都会调用模型，每次调用都要携带一份新生成的序列化页面快照，仅仅是为了规划接下来的一批点击操作。运行重复性或长周期任务的用户曾询问维护者如何降低这部分开销，因为即使是同一个任务、同样的执行方式，每次仍要支付完整的模型调用费用。在这 31 个任务中，这种循环让每个完成任务花费 $3.14，ego(lite) 则是 $1.75。ego(lite) 从根本上减少了这种往返次数：Agent 在一次 JavaScript 执行中批量完成多个操作，并以压缩后的 Snapshot 形式读取页面，因此节省的成本会在整个任务中累积体现。
ego(lite) 像 Browser Use 一样开源吗？
连接 Agent 与浏览器的 ego-browser shell 采用 MIT 许可证开源。ego(lite) 浏览器本身是一款免费的 macOS 和 Windows 应用，无需订阅，运行在你自己的电脑上。
Browser Harness 能可靠地运行生产级网页抓取吗？
它可以嵌入 Python 流水线，但生产环境的可靠性取决于你自己的重试、测试夹具、浏览器生命周期、速率限制和可观测性。限定任务范围，把登录页或验证页识别为受阻状态，并保留来源 URL。ego(lite) 更适合有人监督的本地工作；对于大批量、无人值守的集群，托管浏览器或官方 API 可能才是正确选择。
本地 LLM 能在没有 API key 的情况下控制浏览器吗？
即使模型在本地，Browser Harness 仍然需要一个 LLM 端点。ego(lite) 不会额外增加一笔模型账单：它把你已经在用的 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI 或其他 Agent 连接到本地浏览器。你选择的模型服务商或本地运行时，仍然各自掌管自己的算力和数据政策。
自动化已登录状态下的表单，最安全的做法是什么？
使用专门的测试账号或预发布环境，只导入你授权的浏览器上下文，付款、删除、发消息、MFA 和权限变更都要由人来批准。提交前核对账号和目标地址。无论 Browser Harness 还是 ego(lite)，都不应被当作绕过身份验证或访问控制的手段。
如何定时运行 agent-browser 任务？
对于周期性工作，先定义好幂等的任务、测试夹具重置、超时和证据结构，再通过你自己的调度器定时运行。Browser Harness 或 agent-browser 可以在 CI 或服务器上无头运行；ego(lite) 是可见的本地浏览器，最适合在你的电脑可用时进行有人监督的运行。遇到受阻页面和部分结果要记录下来，而不是无限重试。
如果我要交付一款自动化产品，ego(lite) 能替代 Browser Use 吗？
不能。Browser Use 是一个 Python 框架，你可以把它嵌入产品、配置自己的模型，并作为产品的一部分部署。ego(lite) 是面向终端用户的浏览器，服务于你自己动手做的编程 Agent 工作。面向客户的自动化服务用这个框架，本地开发、调试和经授权的交互式任务则用 ego(lite)。
为你的 Agent 配备真实浏览器
免费使用，运行在你的电脑上，一键导入 Chrome 浏览器配置文件。支持 Claude Code、Codex、Cursor，以及任何能写代码的 CLI Agent。