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GitHub：https://github.com/lmnr-ai/index

更多AI开源软件：https://www.aiinn.cn/

在做浏览器自动化脚本时，我们常常需要编写大量代码来处理复杂的网页交互，不仅耗时耗力，还难以调试和优化，要是出错更是难以精准定位问题所在。

主要功能

Index 是一款先进的开源浏览器代理，能够自主地在网络上执行复杂任务。

它由 Claude 3.7 Sonnet 驱动，具有扩展性思维。未来将支持更多模型。
Index 还提供托管 API 服务。
您还可以尝试通过托管 UI 或完全自托管 UI 来使用 Index。
支持由 Laminar 提供的先进浏览器代理可观察性。

安装和使用

安装 Laminar

pip install lmnr

通过 API 使用 Index

from lmnr import Laminar, AsyncLaminarClient
# you can also set LMNR_PROJECT_API_KEY environment variable# Initialize tracing
Laminar.initialize(project_api_key="your_api_key")# Initialize the client
client = AsyncLaminarClient(api_key="your_api_key")async def main():# Run a taskresponse = await client.agent.run(prompt="Navigate to news.ycombinator.com, find a post about AI, and summarize it")# Print the resultprint(response.result)if __name__ == "__main__":asyncio.run(main())

当您通过 API 调用 Index 时，您会自动在 Laminar 平台上获得完整的浏览器代理可观察性。详细了解 Index 浏览器可观测性。

本地快速入门

安装依赖项

pip install lmnr-index# Install playwright
playwright install chromium

运行代理

import asyncio
from index import Agent, AnthropicProviderasync def main():# Initialize the LLM providerllm = AnthropicProvider(model="claude-3-7-sonnet-20250219",enable_thinking=True, thinking_token_budget=2048)# Create an agent with the LLMagent = Agent(llm=llm)# Run the agent with a taskoutput = await agent.run(prompt="Navigate to news.ycombinator.com, find a post about AI, and summarize it")# Print the resultprint(output.result)if __name__ == "__main__":asyncio.run(main())

实战演习

场景1：流式传输代理的输出

from index import Agent, AnthropicProvideragent = Agent(llm=AnthropicProvider(model="claude-3-7-sonnet-20250219"))  # Stream the agent's output
async for chunk in agent.run_stream(prompt="Navigate to news.ycombinator.com, find a post about AI, and summarize it"):print(chunk)

场景2：启用浏览器代理可观测性

要跟踪 Index 代理的作并记录浏览器会话，您只需在运行代理之前初始化 Laminar 跟踪。

from lmnr import LaminarLaminar.initialize(project_api_key="your_api_key")

然后，您将获得与 Laminar 平台中的浏览器会话同步的代理作的完全可观察性。

场景3：使用远程 CDP URL 运行

import asyncio
from index import Agent, AnthropicProvider, BrowserConfigasync def main():# Configure browser to connect to an existing Chrome DevTools Protocol endpointbrowser_config = BrowserConfig(cdp_url="<cdp_url>")# Initialize the LLM providerllm = AnthropicProvider(model="claude-3-7-sonnet-20250219", enable_thinking=True, thinking_token_budget=2048)# Create an agent with the LLM and browseragent = Agent(llm=llm, browser_config=browser_config)# Run the agent with a taskoutput = await agent.run(prompt="Navigate to news.ycombinator.com and find the top story")# Print the resultprint(output.result)if __name__ == "__main__":asyncio.run(main())

场景4：自定义浏览器窗口大小

import asyncio
from index import Agent, AnthropicProvider, BrowserConfigasync def main():# Configure browser with custom viewport sizebrowser_config = BrowserConfig(viewport_size={"width": 1200, "height": 900})# Initialize the LLM providerllm = AnthropicProvider(model="claude-3-7-sonnet-20250219")# Create an agent with the LLM and browseragent = Agent(llm=llm, browser_config=browser_config)# Run the agent with a taskoutput = await agent.run("Navigate to a responsive website and capture how it looks in full HD resolution")# Print the resultprint(output.result)if __name__ == "__main__":asyncio.run(main())