Browser Use は Python の AI エージェントフレームワークです。LLM の API キーを用意すると独自のブラウザを起動し、次の一手を決めるためにステップごとにモデルを呼び出します。
ego lite にフレームワークは不要です。すでに使っているコーディングエージェントが、ログイン済みの本物のブラウザを直接操作し、一つずつ実況するのではなく複数のアクションをまとめて実行するため、Browser Use より 3〜4倍速く動作します。
Browser Use では、ブラウザエージェントは自分で構築するものです。Python プロジェクト、LLM の API キー、ステップごとにモデルを呼び出すループが必要になります。ego lite では、それはすでに手元にあるものです。Claude Code、Codex、Cursor の中で /ego-browser を実行するだけで、エージェントはログイン情報ごと本物のブラウザを手に入れます。
Browser Use の AI エージェントループは、ステップごとに LLM を呼び出します。ページを読み込み、次のアクションのまとまりを決め、待ち、また繰り返します。大量に運用しているチームからは、次の数クリックを計画するためだけにシリアライズされたスナップショットを毎回送り直すため、トークン代がすぐに膨らむという声が上がっています。
ego lite では、すべてのページが圧縮された Snapshot としてエージェントに届き、すぐにアクションを実行できます。一手ずつ判断する別のモデルループは不要で、タスク全体を Browser Use より 3〜4倍速く完了します。
Browser Use 公式ドキュメントでも並列実行は実験的機能とされています。リソースを共有するとエージェント同士が競合することがあり、本当の意味での分離を実現するにはタスクごとに自分でブラウザインスタンスを立てる必要があります。
ego lite では Space の数に上限はありません。それぞれが独自にインポートした Chrome プロファイル上で、同時に一つのタスクを実行します。どの Space もあなたのタブを奪うことはなく、いつでも好きな Space を見たり操作を引き継いだりできます。
Browser Use のループはステップごとにモデルを呼び出し、そのたびにページの状態を持ち運びます。タスクが長くなるほどそのコストは急速に積み重なり、毎回同じように実行されるタスクでトークンを浪費しないようにするにはどうすればよいか、ユーザーがメンテナーに質問するほどです。
ego lite のエージェントは、続行のために新しいモデル呼び出しを待つ代わりに、1ターンあたり数行の JavaScript で複数のアクションをまとめて実行します。Snapshot による入力と組み合わさることで、同じタスクを全体としてはるかに少ないトークンで完了できます。
Browser Use は DevTools プロトコル経由で独自の Chromium を起動しますが、実際の Chrome を指定しようとした開発者がプロファイルロックエラーに直面する報告が GitHub issue に多数寄せられています。--profile フラグは動作中のプロファイルを一時ディレクトリにコピーしますが、Windows では Chrome がファイルロックを保持しているためこのコピーが完全に失敗します。
Chromium をベースにした ego lite なら、Chrome の設定一式をワンクリックで、稼働中のまま、事前に何かを閉じる必要もなくインポートできます。エージェントは本物のログイン情報を引き継ぎ、詰まることはありません。
| 機能 | ego lite | Browser Use |
|---|---|---|
| モデルは誰が用意するか | 使用中のコーディングエージェント (Claude Code、Codex、Cursor) | 自分自身。LLM の API キーを用意し、トークン単位で支払う |
| セットアップ | アプリをインストールし、エージェントで /ego-browser を実行 | Python プロジェクト、pip install、モデル設定、タスクコード |
| ログイン済みサイト (SSO、2FA) | ワンクリックの Chrome プロファイルインポート、デフォルトでログイン済み | 起動した Chromium。プロファイルの再利用は手動で、いくつか注意点あり |
| アクションの実行方法 | 1ターンあたり複数のアクションを JavaScript でまとめて実行 | AI エージェントループがステップごとにモデルを呼び出す |
| タスクあたりのトークンコスト | 低い:Snapshot 入力とバッチ化されたアクションにより、タスク単位で計測 | 高い:ステップごとにページの状態をモデルへ再送信 |
| 並列タスク | 1つの可視ブラウザ内で Space がタスクを分離 | 実験的機能。複数のエージェントインスタンス、または有料クラウドが必要 |
| 普段使いのブラウザとしても利用可能 | はい。あなたは自分の Space でブラウジングし、エージェントは自分たちの Space で作業します | いいえ、自動化ライブラリとホスト型ブラウザです |
| 再利用可能なスキル (近日公開) | 成功した実行を再利用可能なスキルへと蒸留し、エージェントが繰り返すほど複雑なタスクで最大5倍高速化 (限定ベータ) | 標準機能としては非搭載 |
| 価格 | 無料、サブスクリプションなし | オープンソースは無料。クラウドと LLM の利用は有料 |
製品として出荷するためではなく、自分自身のブラウジング (リサーチ、フォーム入力、ログインが必要な作業など) を自動化するために Browser Use を使っているなら、乗り換えることでプロジェクトという層まるごとを取り除けます。
ego lite をダウンロードし、ワンクリックで Chrome プロファイルをインポートしましょう。Browser Use でアクセスできるよう設定していたログイン情報も自動的についてきます。
エージェントに貼り付ける
/ego-browser ego.app を開いてウェイトリストに参加
Claude Code、Codex、Cursor で /ego-browser を実行するだけです。Python 環境も、モデル選択も、API キーも必要ありません。
タスクはログからしか様子をうかがえないヘッドレスの Chromium インスタンスではなく、専用の Space で実行されます。いつでもライブで確認したり操作を引き継いだりでき、結果はエージェントの CLI にそのまま返ってきます。
Browser Use は本来の居場所、つまり他者のために構築する Python 製品やパイプラインの中に置いておきましょう。ego lite は自分自身が行うエージェントブラウジングをカバーします。
無料で Mac 上で動作し、ワンクリックで Chrome のプロファイルをインポートできます。Claude Code、Codex、Cursor、コードを書くあらゆる CLI エージェントに対応しています。
まだ検討中ですか？Browser Use と同じ分野の他のツールとの比較もご覧ください。
Browser Use は最も人気のあるオープンソースの AI ブラウザエージェントの一つです。MIT ライセンスの Python ライブラリで、LLM がブラウザを操作できるようにし、DevTools プロトコル経由で独自の Chromium を起動して、ページの状態に対して一つずつアクションを判断します。モデルの API キーは自分で用意する必要があり、有料のクラウドプランでは本番運用向けにステルス機能や CAPTCHA 解決機能を備えたホスト型ブラウザが追加されます。Python でカスタムの自動化製品やパイプラインを構築する開発者にとっては、強力で開発が活発な基盤です。Browser Use vs Playwright と Browser Use vs Browserbase は開発者が最もよく検索する比較で、この3つはいずれも LLM 駆動のブラウジングスタックの多くに登場します。
AI エージェントにブラウザ作業を代行させたいなら、その通りです。ego lite は Python プロジェクトも API キー課金も必要とせず、既存のコーディングエージェントをログイン済みの本物のブラウザに直接つなぎます。Python でブラウザ自動化の製品やパイプラインを構築しているなら、Browser Use の方が適しています。組み込み利用を前提に設計されたライブラリであり、ego lite は SDK ではないためです。
使えますが手動設定が必要で、よくつまずくポイントになっています。--profile フラグは稼働中の Chrome プロファイルを一時ディレクトリにコピーしますが、Windows では Chrome が起動していてファイルロックを保持している間はこのコピーが完全に失敗するため、回避策として先に Chrome を閉じる必要があります。すでに起動している Chrome に CDP 経由で接続する方法もありますが、Chrome 136 以降ではデフォルトプロファイルでの CDP がブロックされるため、多くの環境ではデフォルト以外の別プロファイルを使うことになります。ego lite では、本物のプロファイルこそが出発点です。ログイン情報、Cookie、セッション、拡張機能をワンクリックでインポートし、別々の Space を通じて自分のブラウジングと安全に共存させられます。
いいえ。課金が発生する別個のモデルループはありません。知能の部分は、Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode など、すでに使っているコーディングエージェントが担います。ego lite 自体はサブスクリプションなしの無料です。
どちらも LLM 駆動のブラウジングを実現するオープンソースツールですが、Browser Use は自律ループを中心に構築された Python の AI エージェントフレームワークであるのに対し、Stagehand は Browserbase が提供する TypeScript ファーストの SDK で、act/extract/observe というプリミティブを使ってコードと AI を組み合わせたハイブリッド自動化を実現します。どちらもコードファーストで、プロジェクトを組み立ててモデルへのアクセスを用意する必要があります。この比較については、ego lite vs Stagehand のページをご覧ください。
両者は異なる層の課題を解決します。Browser Use は AI エージェントフレームワークであり、Browserbase はそのフレームワークが動作するクラウドブラウザインフラです。多くのチームは本番規模に対応するため、エージェントライブラリとホスト型ブラウザを組み合わせており、それはクラウド運用にとって確かなメリットです。ego lite はどちらの層にも属しません。自分のマシン上で、自分のアカウントを使って行うエージェント作業のための、ローカルの画面付きブラウザです。
その AI エージェントループはステップごとにモデルを呼び出し、次のクリックのまとまりを計画するためだけに、そのたびにページの新しいシリアライズされたスナップショットを持ち運びます。定期的または長時間にわたるタスクを実行しているユーザーは、同じタスクを同じ方法で実行するたびに毎回フルのモデル料金がかかることから、そのコストを削減する方法をメンテナーに尋ねています。ego lite は往復そのものを減らします。エージェントは1回の JavaScript 実行で複数のアクションをまとめて行い、ページを圧縮された Snapshot として読み取るため、その節約はタスク全体を通じて積み重なります。
エージェントとブラウザをつなぐ ego-browser のシェルは MIT ライセンスのオープンソースです。ego lite ブラウザ自体は macOS 向けの無料アプリでサブスクリプションはなく、データはローカルに保存されます。