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。 預先寫好的腳本都撐不過的任務：在需要登入的 Redfin 上試算房貸、在即時開賣中搶兩張票、橫跨 PS5 和 PC 為評價最好的動作 RPG 排名。
agent: pi · 模型: ChatGPT 5.6 Sol · 思考強度: max · 31 項任務
- ego(lite)93.5%
- playwright-cli71.0%
最好的 Playwright 替代方案
Playwright 把瀏覽器行為變成需要你維護的程式碼。ego(lite) 則把瀏覽器變成你的 AI Agent 能直接使用的工作空間。 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 Playwright
最後更新 2026年8月30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) vs Playwright
這項基準測試衡量的是 Agent 在真實網站上的瀏覽表現，而不是腳本化的測試套件：31 項多步驟工作，其中許多需要先登入，由 ego(lite) 和 Agent 驅動的 Playwright 從頭到尾完整執行。
agent: pi · 模型: ChatGPT 5.6 Sol · 思考強度: max · 31 項任務
- ego(lite)93.5%
- playwright-cli71.0%
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。 本基準測試透過 playwright-cli 驅動 Playwright，這是 Playwright 團隊為程式碼 AI Agent 推出的配套 CLI，也是目前讓 Agent 操作 Playwright 最強的方式。
為什麼 ego(lite) 比 Playwright 更好
差別在於工作流程存在哪裡。Playwright 要你自己撰寫並持續演進自動化流程；ego(lite) 則讓你的 Agent 從你想要的結果出發，處理搜尋、研究、資料擷取、表單、測試和日常網頁任務。它能使用你已授權的瀏覽器狀態和自己的 Space，因此工作過程保持可見，又不會佔用你的分頁。
93.5% 的任務完美完成。 其他工具都沒超過 78%
Playwright 腳本的壽命，大概就跟它錄製時對應的那個頁面一樣長。Codegen 產生的定位器只捕捉到某一刻的 DOM 快照，幾個月後網站一改版，你就得忙著修選擇器，而不是推出新功能。即使透過微軟自家的 playwright-cli 交給 Agent 驅動，這 31 項真實網站任務中仍有 29% 沒能拿到滿分。在 ego(lite) 中，你的 Agent 以壓縮過的 Snapshot 讀取頁面，搭配穩定的 @N 參照，並自己撰寫 JavaScript，所以頁面改變時它會隨之調整，而不是直接壞掉：同樣 31 項任務中有 93.5% 完美完成，以平均任務時間計算，比由 Agent 驅動的 Playwright 快 63%。
Time to finish a task, shorter is better
- ego(lite)398 s
- playwright-cli648 s
Data source - Task: finish an average live-site job
平行多工，執行更快
Playwright 的平行測試預設是無頭（headless）模式執行。開啟有介面（headed）模式的話，每個 worker 都會各自跳出一個作業系統視窗，而且沒辦法暫停某一個接手操作，所以大部分團隊還是選擇無頭執行，事後再看 trace 檔案。在 ego(lite) 裡，你能開的 Space 數量沒有上限：每個 Space 都在自己匯入的 Chrome 個人資料（profile）裡同時執行各自的任務，彼此不會搶走你正在使用的分頁。你隨時都能即時觀看或接手任何一個 Space。
不再來回往返 消耗更少 Token
透過微軟自家的 playwright-cli 讓 Agent 操作 Playwright，你還是得一個動作發一道指令：先 snapshot，點一個 ref，再 snapshot 一次，讀結果，然後決定下一道指令。在 ego(lite) 裡，Agent 每一輪會把好幾個動作打包成一次 JavaScript 呼叫，讀取的也是壓縮過的 Snapshot，而不是完整的無障礙資訊傾印（accessibility dump）。兩者疊加起來，整個任務用掉的 token 總量會大幅減少。
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 ───
Claude Code · playwright-cli
─── 7 tool calls · ↑ 13.6k tokens ───
同樣的任務，同樣的模型。 左邊：ego(lite) 用一次批次 JavaScript 呼叫，總共 1.1k tokens。 右邊：透過 playwright-cli 操作的 Playwright，來回 7 次，token 一路攀升到 13.6k。
同一個 Chrome，AI Agent 原生體驗
全新的 Playwright context 一開始是空的，所以要處理真實登入，就得寫腳本登入、存 storageState，然後祈禱這些 token 能撐過你的測試執行。而只要服務商會輪換 refresh token（像 Auth0 在啟用 MFA 時那樣），存下來的狀態還是會失效。ego(lite) 只要一個點擊，就能匯入你整個 Chrome 設定檔：cookie、工作階段、擴充功能全部一起帶過來，Agent 一開始就已經在你所有登入的地方都保持登入狀態。
讓轉換無縫接軌
你不需要把 Playwright 測試搬到 ego(lite)，留著就好。要搬過來的，是你想讓 Agent 直接處理的瀏覽器工作：CI 測試套件之外的搜尋、研究、資料擷取、表單、測試，以及需要登入的工作流程。
1
下載 ego(lite)
下載 ego(lite)，一鍵匯入你的 Chrome 個人檔案。那些你的測試 context 從來沒有的登入狀態，也會一起帶過來。
2
用 /ego-browser 執行你的第一個任務
在 Claude Code、Codex 或 Cursor 裡執行 /ego-browser，不需要專案架構，也不需要 playwright.config。
貼到你的 Agent 裡
/ego-browser 打開 ego.app，列出導覽列裡的每一個連結
3
看它實際運作
把原本要寫腳本才能做的任務交給 Agent，像是從已登入的儀表板抓數字，或走一遍結帳流程，只要用一句話描述就行。
CI 中具確定性的端對端測試套件，繼續交給 Playwright。ego(lite) 負責這些套件周邊由 Agent 驅動的瀏覽器工作，從調查、搜尋到即時檢查與資料蒐集。
何時該用哪個工具
適合選擇 ego(lite) 的情況
- 這些工作都藏在你的登入狀態後面：儀表板、管理後台、SSO，寫腳本處理 storageState 根本不值得。
- 你寧可直接把任務描述給 Claude Code、Codex 或 Cursor，也不想搭建測試專案、維護 locator。
- 你想在多個並行的 Space 裡同時檢查好幾條流程，同時自己還能在同一個瀏覽器裡繼續瀏覽。
- 你在意每個任務的 token 成本：Snapshot 輸入加上批次執行的 JavaScript 疊加起來，能讓整個任務的花費維持在低水位。
什麼時候該選 Playwright
- 你要建立正式納入版控、能在 CI 中穩定重現結果的端對端測試套件。這正是 Playwright 的核心優勢。
- 你仰賴它的測試執行器、自動等待（auto-waiting）、trace viewer 和 codegen，這些工具是多數競品仍然缺乏的。
- 你需要涵蓋 Firefox 和 WebKit。ego(lite) 目前只支援 Chromium。
- 你的團隊同時使用 TypeScript、Python、Java 或 .NET，並希望每種語言都有第一流的綁定（binding）支援。
將 ego(lite) 與其他瀏覽器自動化工具比較
與 Puppeteer、Playwright MCP、Claude Chrome extension、Browser Harness，以及另外 7 款工具的逐項比較。
FAQ
Playwright 是什麼？
Playwright 是微軟（Microsoft）推出的開源自動化框架，支援 Chromium、Firefox 和 WebKit，並為 TypeScript、Python、Java 和 .NET 提供第一流的綁定。它的測試執行器、自動等待、trace viewer 和 CI 整合，在同類工具中都是數一數二，若要建立正式、可重現結果的端對端測試套件，這就是標竿工具。微軟也開始推出 playwright-cli，這是 Playwright 團隊為 Claude Code、Copilot 等程式碼 Agent 打造的、注重 token 用量的輔助 CLI 工具。本頁討論的是核心框架本身，以及它的腳本化與 CLI 工作流程；Playwright MCP 則是另一個面向 Agent 的獨立 MCP 伺服器，有自己專屬的比較頁面。選擇 Agent 驅動路線的開發者，也常會權衡 Browser Use vs Playwright 以及 Stagehand vs Playwright，因為這三者都常出現在多數 LLM 驅動的瀏覽器操作技術堆疊中。
ego(lite) 是不是 Playwright 的好替代方案？
如果是 AI Agent 驅動的瀏覽器操作，答案是肯定的：免寫腳本、使用真實登入狀態、支援並行 Space，這讓它成為少數專門為 Agent 打造、而不是在腳本化道路上再往前一步的 Playwright 替代方案。但如果是要在 CI 中執行正式的端對端測試套件，答案是否定的。Playwright 的測試執行器、追蹤功能和跨瀏覽器覆蓋範圍確實優秀，這部分你應該繼續使用它。老實說，分工很清楚：要納入版控的測試交給 Playwright，要委派出去的任務交給 ego(lite)。
ego(lite) 與 Playwright 的基準測試是怎麼進行的？
兩者都在真實網站上跑同樣 31 項複雜的真實世界瀏覽器自動化任務，由同一個 pi Agent 搭配同一個模型（gpt-5.6-sol，思考強度 max）驅動，並由同一位評審依照每項任務的評分標準打分；每個分數都涵蓋全部 31 項任務。Playwright 是透過 playwright-cli 參賽，這是 Playwright 團隊為程式碼 AI Agent 推出的配套 CLI，也是目前讓 Agent 操作 Playwright 最強的方式。ego(lite) 完美完成 93.5% 的任務，每項完成任務的成本為 $1.75，平均任務時間快 63%；由 Agent 驅動的 Playwright 完成 71%，成本為 $4.82。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。
Playwright vs Puppeteer vs Selenium，該選哪一個？
這三者都是以腳本為主的框架，不管你搜尋的是 playwright vs puppeteer 還是 puppeteer vs playwright 都一樣。新的測試套件選 Playwright 最合適：執行速度最快、有自動等待、支援 TS/Python/Java/.NET，而且三種引擎都涵蓋。如果你在 Node 裡只用 Chrome，想要一個精簡的 DevTools 層級 API，Puppeteer 比較適合。如果重視 W3C WebDriver 標準、多語言綁定，或是既有的企業 Grid，Selenium 比較適合。ego(lite) 扮演的是不同的角色：讓 AI Agent 直接操作瀏覽器，取代寫腳本，不需要維護程式碼，而且一開始就接上你真實的登入狀態。
Playwright vs Selenium：各有什麼優缺點？
Selenium vs Playwright 說到底就是兩邊各有取捨。Playwright：執行速度較快、內建自動等待、擁有現代化的測試執行器，還有 trace viewer、codegen 這類工具；取捨在於生態系相對年輕。Selenium：遵循 W3C WebDriver 標準、支援最廣泛的語言和舊版瀏覽器，而且有二十年的企業採用經驗；取捨在於程式碼較冗長，需要更明確地處理等待邏輯。如果你今天要選一個測試框架，多數團隊會選 Playwright。如果工作是 Agent 驅動而不是寫腳本，可以到我們的 Selenium 頁面看看 ego(lite) 跟 Selenium 的比較。
AI Agent 適合用 Playwright MCP 或 playwright-cli 嗎？
兩者都是把全新的 Playwright 瀏覽器包裝給 Agent 使用，也都仍在空白設定檔裡一個動作執行一道指令：Playwright MCP 透過 MCP 工具呼叫，playwright-cli 則透過 CLI 呼叫。ego(lite) 則是每一輪用 JavaScript 批次執行多個動作，以壓縮過的 Snapshot 讀取頁面，並從你真實、已登入的 Chrome 設定檔開始。在這 31 項真實網站工作中，這個差異量化出來就是完美完成率 93.5% 對 71%，每項完成任務成本 $1.75 對 $4.82，平均任務時間也快 63%（Playwright 以 playwright-cli 參賽）。完整分析請見 ego(lite) vs Playwright MCP 頁面。
Playwright 可以使用我現有的 Chrome 登入狀態嗎？
只能部分做到。你可以在腳本登入後儲存 storageState，或是啟動一個指向 Chrome 設定檔目錄的持久化 context（persistent context），但 session 會過期，2FA 和 SSO 也常常打斷腳本化的登入流程，而且設定檔沒辦法跟正在執行的 Chrome 共用。ego(lite) 只需要匯入你的設定檔一次，之後 Agent 就會繼承真實的登入狀態。
ego(lite) 免費嗎？
是的。完全免費，不需訂閱，資料存在本機。你的 Agent 連接的 ego-browser 外殼是採用 MIT 授權的開源專案。
為什麼 Playwright 測試在 CI 裡時好時壞？該怎麼修正？
CI 裡的不穩定，通常來自共享狀態、不穩定的選擇器、競態條件、資源吃緊，或是假設固定延遲的測試。請使用隔離的 fixture、以定位器為基礎的斷言、等待有意義的應用程式狀態、用於診斷的有限次重試，以及 trace 產物。ego(lite) 不是用來取代 CI 測試執行器的：它可見的 Spaces 能幫 Agent 調查互動式的失敗，而對於已提交、具確定性的測試套件，Playwright 依然是正確的選擇。
ego(lite) 或 Playwright 能繞過 Cloudflare、CAPTCHA 或 Akamai 嗎？
沒有任何工具能保證做到，本頁也不提供繞過方法。被封鎖是一項存取控制決定：請尊重網站的條款、robots 規則與速率限制，改用官方 API 或授權資料來源、申請許可，或者停止。ego(lite) 可以用你自己已授權的瀏覽器工作階段，存取你本來就看得到的內容；但真實的 Chrome 設定檔、住宅 IP、隱身外掛或滑鼠模擬，都不代表一定能存取，也不得用來規避封鎖。
有沒有比較不依賴脆弱選擇器的 Playwright 替代方案？
對於互動式、由 Agent 驅動的工作，ego(lite) 讓 Agent 讀取當下的頁面並選擇動作，不必為每個一次性任務維護自動產生的選擇器。這能減少腳本維護，但不會讓不斷變動的網站神奇地變穩定：請保留附上來源連結的結果、核對重要欄位，並繼續用 Playwright 做斷言和可重複的 CI 覆蓋。就 Playwright 本身而言，請優先使用角色、標籤、測試 ID 和穩定的應用程式約定，而不是自動產生的 CSS class。
AI Agent 能根據白話描述撰寫並修正 E2E 測試嗎？
Agent 可以把白話描述的情境轉成 Playwright 程式碼、執行測試套件、檢查 trace，並在受控的分支裡提出或套用修正。但它仍需要明確的斷言約定、測試資料與人工審查：Agent 可能靠放寬斷言或掩蓋產品 bug 讓測試亮綠燈。ego(lite) 適合在真實工作階段中探索流程；當行為必須在 CI 中執行時，再把驗證過的行為寫進要提交的 Playwright 測試。
Playwright 替代方案該如何處理第三方 iframe 和動態內容？
把 iframe 當成獨立的瀏覽情境，等待能證明它已就緒的 frame 或應用程式狀態；不要依賴隨意設定的等待時間。對於類似 Stripe 的第三方結帳，請使用服務商支援的測試模式與穩定的標籤，也別把機密資訊放進 fixture。Agent 可以檢查即時的 frame，並在版面改變後恢復，但它無法移除跨來源限制，也無法保證服務商的介面會一直可用。
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。