任務完成率
每個工具都拿到同樣的 31 項任務：在真實網站上的多步驟工作，其中許多需要先登入。只有每項要求都達成，任務才算完成。沒有部分分數。 任務例如：在 Yelp 和 OpenTable 上物色週年紀念晚餐的餐廳、從已登入的 X 帳號擷取一週的貼文分析資料，以及從多個政府資料網站彙整零售市場資料。
agent: pi · 模型: ChatGPT 5.6 Sol · 思考強度: max · 31 項任務
- ego(lite)93.5%
- Browser Harness77.4%
最佳 Browser Harness 替代方案
Browser Harness 是一套要你自己執行和調校的 Agent 迴圈。ego(lite) 則是一個你現有的 AI Agent 就能直接操作的瀏覽器。 在我們公開的基準測試中，ego(lite) 於 31 項真實網站瀏覽器自動化工作裡完美完成 93.5% 的任務，是受測工具中最高的完美完成率。
ego(lite) 對比 Browser Harness
最後更新 2026年10月22日
獲得來自以下單位開發者的信賴
瀏覽器自動化基準測試：ego(lite) 對比 Browser Harness
這項基準測試評量的是 AI Agent 在開放網路上的瀏覽表現，而不是在沙箱裡：在真實網站上執行 31 項多步驟任務，其中許多需要登入。ego(lite) 和 Browser Harness 跑的是完全相同的一組任務，本機對本機。
agent: pi · 模型: ChatGPT 5.6 Sol · 思考強度: max · 31 項任務
- ego(lite)93.5%
- Browser Harness77.4%
Real-World Bench 是一項開源基準測試：在真實網站上執行 31 項複雜的真實世界瀏覽器自動化任務，每個工具都由同一個 pi Agent 搭配同一個模型（gpt-5.6-sol，思考強度 max）驅動，並由同一位評審依每項任務的評分標準打分。每個分數都涵蓋全部 31 項任務，不會逐題挑選最佳結果。
為什麼 ego(lite) 比 Browser Harness 更好
Browser Harness 要你自己負責迴圈、模型設定和執行環境。ego(lite) 把這些決定留給你工作流程中既有的 AI Agent，並給它一個完整的本機瀏覽器，用來搜尋、研究、擷取資料、填寫表單、測試以及處理其他網頁工作。需要遠端執行時，Browser Use 的託管產品依然是可選的方案。
93.5% 的任務完美完成。 其他工具都沒超過 78%
Browser Harness 的 Agent 迴圈每一步都要呼叫 LLM：讀取頁面、決定下一批動作、等待、重複。在這 31 項任務中，它是所有競品裡執行得最謹慎的，但這份謹慎是用往返次數換來的：每一步都要呼叫一次模型，而且每次都要重新傳送頁面狀態，只為了規劃接下來的幾次點擊。在 ego(lite) 裡，每個頁面都以壓縮 Snapshot 的形式送到你的 AI Agent 手上，讓它立刻就能動手，每個 JavaScript 回合執行多個動作，沒有另一個模型迴圈一次只決定一步。在同樣 31 項任務上的結果：完美完成率 93.5%，Browser Harness 則是 77.4%，平均任務時間快 55%，每項完成任務的模型花費也少 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
平行多工，執行更快
Browser Use 自己的文件把平行執行 Browser Harness 標為實驗性功能：開發者指出，多個 Agent 共用資源時可能會互相衝突，而要做到真正的隔離，就得自己為每項任務另外架一個瀏覽器實例。在 ego(lite) 中，Space 數量沒有上限：每個 Space 都能同時執行自己的任務，使用各自匯入的 Chrome 瀏覽器設定檔。它們都不會搶走你的分頁，你也能隨時觀看或接手任何一個 Space。
不再來回往返 消耗更少 Token
Browser Harness 的迴圈每一步都要呼叫模型，還要帶著頁面狀態一起送出；任務一長，成本累積得飛快，快到使用者跑去問 Browser Use 的維護者：一個每次都用同樣方式執行的任務，要怎麼避免白白燒掉 Token。在 ego(lite) 中，你的 Agent 每一輪只需幾行 JavaScript 就能批次執行多個動作，不必等待新的模型呼叫才能繼續。再加上 Snapshot 輸入的加乘效果，同樣的任務整體所耗費的 Token 大幅減少。
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 ───
同樣的任務，同樣的模型。 左：ego(lite) 中一次批次的 JavaScript 呼叫，總共 1.1k Token。 右：Browser Harness 的 Agent 迴圈，每一步都要重新呼叫模型，Token 累積到 13.6k。
同一個 Chrome，AI Agent 原生體驗
Browser Harness 透過 DevTools protocol 啟動自己的 Chromium，而 Browser Use 的 GitHub issues 裡滿是開發者把它指向自己真實的 Chrome 時遇到設定檔鎖定錯誤的回報：--profile 旗標會把正在使用的設定檔複製到暫存目錄，而在 Windows 上，只要 Chrome 還鎖著檔案，複製就會直接失敗。ego(lite) 建構於 Chromium 之上，能一鍵即時匯入你完整的 Chrome 設定，不需要先關閉任何東西。你的 Agent 能直接繼承真實的登入狀態，不會卡住。
讓轉換無縫接軌
如果你架設 Browser Harness 是為了自動化自己的瀏覽工作（研究、填表、需要登入的雜事），而不是要推出產品，那麼換過來就能省掉整個專案層。
1
下載 ego(lite)
下載 ego(lite)，一鍵匯入你的 Chrome 設定檔。你原本費心設定 Browser Harness 才能用上的登入狀態，會自動一併帶過來。
2
用 /ego-browser 執行你的第一個任務
在 Claude Code、Codex 或 Cursor 中執行 /ego-browser。不需要 Python 環境，不需要選擇模型，也不需要 API 金鑰。
貼到你的 Agent 裡
/ego-browser 前往 ego.app 並加入候補名單
3
看它實際運作
任務會在自己的 Space 中執行，而不是只能從記錄檔猜測狀況的無頭 Chromium 實例。你可以即時觀看，或隨時接手，結果最終會回到你 Agent 的 CLI 中。
把 Browser Harness 留在它該在的地方：你為別人打造的 Python 產品和管線裡。ego(lite) 負責你自己要做的 Agent 瀏覽工作。
何時該用哪個工具
適合選擇 ego(lite) 的情況
- 你想要有個 Agent 幫你處理自己的瀏覽工作（研究、填表單、已登入的雜務），而不需要用 Python 建構任何東西。
- 你已經在使用 Claude Code、Codex 或 Cursor，不想再多一個需要自付 API 金鑰費用的 Agent 迴圈。
- 任務需要你真實的登入狀態：一鍵匯入設定檔勝過手動設定 Chromium 設定檔。
- 你希望任務能在多個平行的 Space 中執行，並在一個可即時觀看或接手的有頭瀏覽器中進行。
適合選擇 Browser Harness 的情況
- 你正在用 Python 打造客製化的自動化產品或管線。Browser Harness 是設計來供人嵌入的函式庫。
- 你想在自己的程式碼中完全掌控 Agent 迴圈：自行選擇模型、設計提示詞、控制每一個步驟。
- 你需要把自動化部署到雲端，在你的筆電闔上時，也能在 Browser Use 的託管瀏覽器上繼續執行。
- 你要把瀏覽器自動化交付給其他使用者。ego(lite) 是一個終端使用者瀏覽器，而不是 SDK。
將 ego(lite) 與其他瀏覽器自動化工具比較
與 Puppeteer、Playwright MCP、Claude Chrome extension、Browserbase，以及另外 7 款工具的逐項比較。
FAQ
什麼是 Browser Harness？
Browser Harness 是 Browser Use 的本機版本。Browser Use 是最受歡迎的開源 AI 瀏覽器 Agent 專案之一：一個採用 MIT 授權的 Python Agent 迴圈，讓 LLM 操控瀏覽器；它透過 DevTools protocol 啟動自己的 Chromium，並根據頁面狀態一步步決定動作。你要自備模型 API 金鑰，在自己的機器上執行。Browser Use 的付費雲端產品則執行附帶隱匿與驗證碼破解功能的託管瀏覽器 Agent，這和本機瀏覽器是不同品類，所以本頁比較的是 harness：本機對本機。對於用 Python 打造客製化自動化產品和管線的開發者來說，它是一個強大且積極開發中的基礎；在我們實測的五款本機工具中，它的完成率也是所有競品裡最高的。
ego(lite) 是不是 Browser Use 的好替代方案？
如果你想要有個 Agent 幫你處理瀏覽器工作，答案是肯定的。ego(lite) 能把你現有的 AI Agent 直接接上你真實登入的瀏覽器，不需要 Python 專案，也不必為 API 金鑰用量付費；在 31 項真實網站任務中，它完美完成了 93.5% 的任務，Browser Harness 則是 77.4%，每項完成任務的成本是 $1.75，對比 $3.14。但如果你是要用 Python 打造瀏覽器自動化產品或管線，Browser Use 會更適合：它是一個設計來供你嵌入的函式庫，而 ego(lite) 並不是 SDK。
Browser Use 和 Browser Harness 有什麼不同？
Browser Use 是專案名稱；Browser Harness 是它的本機版本，也就是你用自己的 LLM API 金鑰、在自己機器上執行的開源 Python Agent 迴圈。Browser Use 也販售一項雲端產品，在他們的基礎設施上執行託管的瀏覽器 Agent。ego(lite) 是本機瀏覽器，所以本頁對等比較的對象是 Browser Harness；如果你在評估託管瀏覽器基礎設施，請改看我們的 Browserbase 頁面。
ego(lite) 與 Browser Harness 的基準測試是怎麼進行的？
兩款工具在真實網站上跑了同一組 31 項複雜的真實瀏覽器自動化任務，由同一個 pi Agent 搭配同一個模型（gpt-5.6-sol，thinking effort 設為 max）驅動，並由同一位評審依照每項任務的評分標準打分。每個成績都涵蓋全部 31 項任務，所以表現差的任務照樣計入。ego(lite) 完美完成 93.5% 的任務，每項完成任務成本 $1.75，平均每項任務耗時 6 分 38 秒，比 Browser Harness 快 55%；Browser Harness 完美完成 77.4%，成本 $3.14，平均耗時 10 分 15 秒，是所有受測競品中完成率最高的。Browser Use 的託管雲端產品不在這次測試範圍內，比較的是本機對本機。測試框架、任務、評分標準和原始結果都已在 GitHub 上的 ego-browser-benchmark-framework 儲存庫開源，每個數字都能被稽核或重現。
Browser Use 可以使用我的 Chrome 瀏覽器設定檔嗎？
Browser Harness 可以，但需要手動設定，而這也是常見的卡關點。--profile 旗標會把你正在使用的 Chrome 設定檔複製到暫存目錄，而在 Windows 上，只要 Chrome 還在執行、鎖住檔案，複製就會直接失敗，變通方法是先關掉 Chrome。透過 CDP 連上已在執行的 Chrome 也行，但 Chrome 136 以後的版本會封鎖預設設定檔上的 CDP，所以大多數設定最後都改用另一個非預設的設定檔。在 ego(lite) 裡，真實的設定檔就是起點：一鍵匯入登入狀態、cookie、工作階段和擴充功能，並透過獨立的 Space 安全地和你自己的瀏覽共用。
使用 ego(lite) 需要 LLM API 金鑰嗎？
不需要。這裡沒有另一個需要你付費的模型迴圈。智慧的部分，來自你原本就在使用的程式設計 Agent，不論是 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI 還是 OpenCode。ego(lite) 本身完全免費，也不需要訂閱。
Browser Use 與 Stagehand：兩者有什麼差異？
兩者都是以 LLM 驅動瀏覽的開源工具，但 Browser Use 是圍繞自主迴圈打造的 Python Agent 框架，而 Stagehand 則是 Browserbase 推出、以 TypeScript 為主的 SDK，提供 act / extract / observe 等基本操作，用於程式碼加 AI 混合式自動化。兩者都是以程式碼優先：你得先建立專案架構，再提供模型存取權限。想看這方面的比較，可參考我們的 ego(lite) 與 Stagehand 比較頁面。
Browserbase 與 Browser Use：我該用哪一個？
它們解決的是不同的層級。Browser Use 是 Agent 框架；Browserbase 則是供框架執行的雲端瀏覽器基礎設施。團隊經常會把 Agent 函式庫與託管瀏覽器搭配使用，以應付正式環境的規模，這對雲端叢集來說確實是個好組合。ego(lite) 不屬於這兩個層級中的任何一個：它是一個本機的有頭瀏覽器，讓你在自己的電腦上、用自己的帳號，完成 Agent 的工作。
為什麼 Browser Use 在長任務中會用掉這麼多 Token？
Browser Harness 的 Agent 迴圈每一步都會呼叫模型，每次呼叫都要攜帶一份全新序列化的頁面快照，只為了規劃接下來的一批點擊。執行重複性或長時間任務的使用者，曾詢問維護者該如何降低這項成本，因為同一項任務每次以相同方式執行，仍然要付出完整的模型費用。在這 31 項任務中，這種迴圈讓每項完成任務的成本達到 $3.14，ego(lite) 則是 $1.75。ego(lite) 減少的是往返呼叫本身：Agent 在一次 JavaScript 執行中就批次完成多個動作，並以壓縮過的 Snapshot 讀取頁面，因此節省的效果會在整項任務中累加起來。
ego(lite) 像 Browser Use 一樣是開源的嗎？
負責把 Agent 連接到瀏覽器的 ego-browser 外殼，是採用 MIT 授權的開源專案。而 ego(lite) 瀏覽器本身，則是一款適用於 macOS 和 Windows 的免費應用程式，不需訂閱，在你自己的電腦上執行。
Browser Harness 能可靠地執行正式環境的網頁擷取嗎？
它可以嵌入 Python 管線，但正式環境的可靠度取決於你自己的重試機制、fixture、瀏覽器生命週期、速率限制和可觀測性。請限定範圍，把登入頁或驗證挑戰頁視為被封鎖，並保留來源 URL。ego(lite) 比較適合有人監督的本機工作；若是大量、無人值守的瀏覽器集群，託管瀏覽器或官方 API 可能才是正確選擇。
本機 LLM 能在沒有 API 金鑰的情況下操控瀏覽器嗎？
即使模型在本機，Browser Harness 仍然需要一個 LLM 端點。ego(lite) 不會額外產生模型費用：它把你已經在用的 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI 或其他 AI Agent 接上本機瀏覽器。你選擇的模型供應商或本機執行環境，仍然各自掌控自己的運算資源和資料政策。
自動填寫需要登入的表單，最安全的做法是什麼？
使用專用的測試帳號或 staging 環境，只匯入你授權的瀏覽器情境，並讓付款、刪除、傳送訊息、MFA 和權限變更都經過人工核准。送出前先確認帳號和目的地。不論是 Browser Harness 還是 ego(lite)，都不應被當成繞過身分驗證或存取控制的工具。
要怎麼排程執行 agent-browser 任務？
對於週期性工作，先定義冪等的任務、fixture 重設方式、逾時時間和證據格式，再透過你自己的執行器排程。Browser Harness 或 agent-browser 可以在 CI 或伺服器上以無頭模式執行；ego(lite) 是看得見的本機瀏覽器，最適合在你的電腦可用時進行有人監督的執行。遇到被封鎖的頁面和部分結果時，把它們記錄下來，而不是無限重試。
如果我要推出自動化產品，ego(lite) 能取代 Browser Use 嗎？
不能。Browser Use 是一個 Python 框架，你可以把它嵌入、用自己的模型設定，並作為產品的一部分部署。ego(lite) 則是終端使用者瀏覽器，用於你自己進行的程式碼 Agent 工作。面向客戶的自動化服務用這個框架，本機開發、除錯和經授權的互動式任務則用 ego(lite)。
給你的 AI Agent 一個真實瀏覽器
免費，在你的電腦上執行，一鍵匯入你的 Chrome 個人設定檔。適用於 Claude Code、Codex、Cursor，以及任何會寫程式碼的 CLI AI Agent。