ego (lite) 只是一款浏览器；ego 才是你跨设备的个人 Agent。
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ego lite 对比 Stagehand

最佳 Stagehand 替代方案

Stagehand 是 Browserbase 的开源 SDK：你用 TypeScript 或 Python 写代码，act、extract、observe 这些方法把自然语言指令变成浏览器操作。

ego lite 是 Stagehand 替代方案，直接跳过 SDK。运行 /ego-browser，AI Agent 直接控制 ego lite，把整个任务打包进一次 JavaScript 调用，完成整个任务比 Stagehand 快 3 到 4 倍。

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为什么 ego lite 比 Stagehand 更好

Stagehand 意味着要维护一个 TypeScript 或 Python 项目，每次未缓存的操作都是一次运行时模型调用。用 ego lite，在 Claude Code、Codex 或 Cursor 里运行 /ego-browser 后打一句话就行。没有项目，没有 schema，没有 API key。

真实任务中快 3 到 4 倍

在 Stagehand 里，连续三次点击往往就是三次独立的模型往返，页面才动一下。Stagehand 自己的速度指南也展示了这个模式，并建议先调用 observe，让后面的点击能复用它找到的结果。

运行 /ego-browser，AI Agent 就能直接控制 ego lite。每个页面都会以 Snapshot 的形式返回：一份压缩过的、带稳定 @N 引用的无障碍树，Agent 可以立刻在上面操作。AI Agent 把时间花在任务本身上，而不是重新整理脚本，完成整个任务的速度比 Stagehand 快 3 到 4 倍。

Time to finish a task, shorter is better
81.8 sego (lite)
282.9 sAgent 浏览器
Data source - Task: scrape the main posts from the X account from the last 7 days

并行多任务，执行更快

想同时跑多个 Stagehand 任务，就得在自己的代码里手动创建和销毁浏览器实例，或者转去用 Browserbase，撞上 3、25、100 的会话上限。想看发生了什么，得等任务跑完之后再打开回放。

在 ego lite 里，同一个浏览器里能开多少个 Space 没有上限：每个 Space 都在自己导入的 Chrome 配置文件上同时运行任务，由 AI Agent 通过 /ego-browser 控制。它们永远不会抢占你正在用的标签页，你随时都能查看或接管任意一个 Space。

不再反复来回 消耗更少 Token

Stagehand 的动作缓存在同一个页面上重复同一个流程时很有用。但换到新站点，或者 DOM 发生变化后，每次调用还是要重新问一次模型，过期的缓存也得手动清理。

运行 /ego-browser，AI Agent 每个回合会把好几个操作打包进几行 JavaScript 来控制 ego lite。叠加上 Snapshot 输入，同一个任务整体消耗的 token 要少得多。

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 ───
Stagehand · env: "LOCAL"
>$ npx tsx run_task.ts const stagehand = new Stagehand({ env: "LOCAL" }) await stagehand.init()
await page.goto("http://localhost:3000")
// page = stagehand.context.pages()[0]
navigated: http://localhost:3000
↑ 1.6k tokens sent so far
await stagehand.act("click the first product card")
// LLM call #1 · model: gpt-5.6-sol
→ { success: true, message: "Action completed successfully",
actions: [{ selector: "/html/body/div[2]/main/div[1]/a",
method: "click", arguments: [] }] }
↑ 3.8k tokens sent so far
await stagehand.act("click add to cart")
// LLM call #2 · model: gpt-5.6-sol
→ { success: true, message: "Action completed successfully",
actions: [{ selector: "/html/body/div[2]/main/button[1]",
method: "click", arguments: [] }] }
↑ 5.9k tokens sent so far
await stagehand.observe("find the checkout link")
// LLM call #3 · model: gpt-5.6-sol
→ [{ selector: "/html/body/nav/a[href='/checkout']",
description: "Checkout link", method: "click", arguments: [] }]
↑ 8.0k tokens sent so far
await stagehand.act(action)
// no LLM: Action from observe()
→ { success: true, message: "Action completed successfully",
actions: [{ method: "click" }] }
navigated: /checkout
↑ 9.1k tokens sent so far
await stagehand.extract("is the payment form present?", z.object({ present: z.boolean() }))
// LLM call #4 · model: gpt-5.6-sol
→ { present: true }
↑ 11.4k tokens sent so far
await stagehand.extract("list the payment fields", z.object({ fields: z.array(z.string()) }))
// LLM call #5 · model: gpt-5.6-sol
→ { fields: ["card", "expiry", "cvc", "zip"] }
↑ 13.6k tokens sent so far
─── 7 model calls · ↑ 13.6k tokens ───
同样的任务，同样的模型。 左边：ego lite 里一次打包的 JavaScript 调用，总共 1.1k tokens。 右边：Stagehand 脚本几乎每一步都要调模型，token 涨到 13.6k。

同一个 Chrome，为 Agent 而生

保持登录状态是本地跑 Stagehand 最麻烦的一环。Chrome 配置文件支持在 v3 里还有未修复的 bug，cookie 变通方案又常常漏掉关键的 HttpOnly 会话 cookie，browse CLI 也只有你自己用远程调试模式启动 Chrome 才能接上。

基于 Chromium 打造，ego lite 一键就能导入你整套 Chrome 环境。AI Agent 运行 /ego-browser 时，控制的是已经登录好真实会话的 ego lite，所以不会卡在你早就登录过的账号的 SSO、2FA 或验证码上。

ego lite 的 Chrome 浏览器配置文件导入：一键设置，保留所有登录状态

ego lite 对比 Stagehand

ego lite 与 Stagehand 的功能对比。
功能ego liteStagehand
你写什么什么都不用。对你已经在用的 AI Agent 说一句话一个 TypeScript 或 Python 项目：SDK、act/extract/observe，还要一直维护它能跑
AI Agent 如何操作页面AI Agent 每个回合通过 /ego-browser 把多个操作打包进 JavaScript每个未缓存的 act、extract 或 observe 都要调一次模型；想跳过模型时可以用精确定位器
每个任务的 Token 消耗更低：Snapshot 加批量 JavaScript，按任务整体计算重复的流程可以复用缓存的选择器；新页面每次都要付一次全新的模型调用
复用你真实的 Chrome 登录状态支持，一键导入 Chrome 配置文件；AI Agent 通过 /ego-browser 控制 ego lite本地模式下并不可靠：Chrome 配置文件支持有未修复的 bug，browse 还需要远程调试
设置安装 ego lite，在你的 Agent 里运行 /ego-browsernpm/pip 安装，模型 API key，外加一个项目
并行任务隔离同一个浏览器里 Space 数量不限，上限取决于你的机器浏览器实例要你自己的代码管理；用 Browserbase 则按套餐限制并发数
同时也是你的日常浏览器可以。你在自己的 Space 里浏览，Agent 在它们自己的 Space 里工作不能。它启动的是干净的自动化浏览器
可提交、可重复的自动化不是。任务是交互式的是：脚本有 git 历史、可以走代码评审，缓存也能提交
可复用技能（即将上线）将成功的运行过程提炼为可复用技能；Agent 重复执行复杂任务时最高可快 5 倍（限量测试中）只在重复流程上做动作缓存
价格免费，无订阅，无账号MIT 协议，安装免费；你要付模型 token 的钱（托管到 Browserbase 上则还要加一笔）
最近更新 2026年7月30日

让切换无缝衔接

已经在 CI 或按计划跑 Stagehand 脚本了？继续留着。把一次性和需要登录状态的探索性工作迁到 ego lite，只要几分钟。

  1. 下载 ego (lite)

    下载 ego lite，一键导入你的 Chrome 浏览器配置文件，登录状态、Cookie 和扩展程序全部一起带过来。

  2. 用 /ego-browser 运行你的第一个任务

    粘贴到你的 Agent 里

    /ego-browser 打开 ego.app 加入等候名单

    在 Claude Code、Codex 或 Cursor 里粘贴一句话，按下回车。不用 SDK，不用模型 API key，也不用 Zod schema。

  3. 看它开始工作
    ego lite 的 Space 概览，四个浏览器任务并排运行：Claude Code 在 Yahoo Finance 上追踪苹果股价，Codex 在 cars.com 上按年份筛选车型，Hermes 在完成一项 SaaS 后台任务，一位用户在抓取 X 上的数据，还有一只手正在点击 + 打开另一个 Space

    任务在自己的 Space 里运行，不会碰你原本打开的标签页。你可以随时旁观或接管，结果会直接回传到 Agent 的命令行里。

需要提交进仓库的自动化、类型化提取或确定性定位器时，继续用 Stagehand。

各工具的适用场景

以下情况选择 ego (lite)

  • 比起为了一次性的抓取或填表任务维护一个 TypeScript 或 Python 项目，你更想直接用一句话描述它。
  • 任务在你自己的登录态背后，需要一开始就是已登录状态。
  • 想要能旁观的并行 Space，而不是在代码里手动管理浏览器实例。
  • AI Agent 本来就能做的事，你不想为它再加一个 SDK、模型 key 和项目。

何时选择 Stagehand

  • 自动化必须留在仓库里，能评审、能缓存，几个月后还能跑出一样的结果。
  • 需要一个确定性的退路：流程绝不能变时，用精确定位器兜底。
  • 需要用 Zod schema 把提取结果类型化进 TypeScript。
  • 任务必须在 CI 里跑，或是在 Browserbase 上跨大量云端浏览器运行。

为你的 Agent 配备真实浏览器

免费使用，运行在你的 Mac 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。

免费用 ego (lite)

继续阅读

还在权衡？看看 Stagehand 和同赛道其他工具怎么比。

ego (lite) vs Puppeteerego (lite) vs Playwright MCPego (lite) vs Claude Chrome extensionego (lite) vs Browser Useego (lite) vs Browserbaseego (lite) vs agent-browserego (lite) vs Playwrightego (lite) vs Seleniumego (lite) vs Codex browserego (lite) vs Kimi Chrome extensionego (lite) vs Codex Chrome extension所有对比浏览器自动化解决方案

常见问题

Stagehand 是 Browserbase 出品、MIT 协议开源的 TypeScript/Python 浏览器自动化 SDK。它提供 act、extract、observe 和 agent 这些原语，也支持精确定位器，让你在需要时跳过模型调用。它可以单独在本地跑在 Chromium 上，也能配合 Browserbase 使用托管会话、缓存和回放功能。对于要提交进仓库、按计划运行的自动化任务，它依然是一个出色的选择。

如果是交互式、需要登录状态的浏览器工作，答案是肯定的：运行 /ego-browser，描述任务就行。如果要提交到 CI、带类型化提取和确定性定位器的自动化，继续用 Stagehand。Stagehand 适合你要交付的浏览器自动化；ego lite 适合今天要完成的浏览器工作。

不需要。Stagehand 自己就能在本地跑在 Chromium 上。只有想用托管会话、服务端缓存和回放功能时，Browserbase 才是可选项。Browserbase vs Stagehand 这个对比更多是针对云端集群，不是你笔记本上的本地脚本。ego lite 没有托管路径：只跑本地，免费，无需账号。

在生产环境里往往两个都需要，但原因不同。Stagehand 是你写 act、extract、observe 调用的 SDK。Browserbase 是这些脚本需要云端规模时运行的地方。如果只是在自己登录的站点上做点 Agent 杂活，你可能两个都不需要：运行 /ego-browser，让 Claude Code 或 Codex 直接驱动 ego lite。

Stagehand 是 MIT 协议，安装免费。每次未缓存的 act、extract 或 observe 调用都要付模型 token 的钱，托管到 Browserbase 上还要再加浏览器分钟数的费用。ego lite 免费，你只需要付 AI Agent 本来就在花的模型 token。

目前在本地模式下并不靠得住。把 Stagehand 指向你的 Chrome 配置文件在 v3 里还有未修复的 bug，cookie 变通方案又常常漏掉关键的 HttpOnly 会话 cookie。ego lite 只需要导入一次 Chrome 配置文件，之后每个任务都是已登录状态开始。

它们面向不同的开发者。Stagehand 以 TypeScript 为主，提供 act、extract、observe 这些原语，适合代码加 AI 混合的自动化。Browser Use 以 Python 为主，跑的是更自主的 Agent 循环。两者都是你要自己写、自己维护的框架。ego lite 则是 AI Agent 通过 /ego-browser 直接控制的 Chromium 浏览器。这方面可以看 ego lite vs Browser Use 这篇。

Stagehand 是一个 SDK：你在 TypeScript 或 Python 里写 act、extract、observe 调用。agent-browser 是一个 CLI，Agent 每次调用一条命令跟它交互。ego lite 两者都不是：运行 /ego-browser，AI Agent 就能用批量 JavaScript 控制 ego lite。详见 ego lite vs agent-browser。

不能作为原生 Skill 使用。Claude Code 只能去运行你自己写的 Stagehand 脚本，还得维护模型 API key 和项目。ego lite 是更短的路径：在 Claude Code、Codex 或 Cursor 里运行 /ego-browser，直接描述任务。不用装 SDK，不用写 schema，也不用单独一套模型计费。

当一个动作没被缓存时，模型每次都要重新挑选目标，页面一旦变化，结果就可能不一样。缓存在 DOM 变化后也会失效。流程绝不能变时，用 Stagehand 的精确定位器。ego lite 则是为可以接受一定变化的交互式工作而生的。

都不需要。在 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI 或 OpenCode 里运行 /ego-browser 就行。macOS 12+ 免费使用，无需账号。