openbrowse
Alternativa autohospedada a Browser Use Cloud para agentes IA en navegador. Usa SDK v3 REST, visual-first con VNC, schema answer store y grounding guards. Corre en Python+Chromium.
Ficha actualizada 24 sept 2026, 0:48 · upstream 24 sept 2026, 0:25 · release v1.12.2
Qué es openbrowse
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
OpenBrowse es una plataforma de código abierto que permite ejecutar agentes de IA en el navegador sin depender de servicios en la nube. Se basa en el SDK Browser Use y ofrece una API REST v3 compatible, lo que facilita su integración con flujos de trabajo existentes.
La arquitectura visual-first permite observar las sesiones en tiempo real mediante VNC, mientras que el schema answer store valida cada escritura contra un JSON Schema en vivo, con una puerta de completitud antes de finalizar. Las grounding guards evitan alucinaciones verificando datos en pantalla y rechazando valores sin evidencia.
El despliegue es directo: se instala con uv, pipx o venv, y se expone mediante port forwarding o Tailscale. Soporta modelos de OpenAI y Anthropic, con perfiles de navegador importables (cookies + localStorage) y gestión de sesiones compartidas.
- Extracción de datos estructurados de páginas web complejas (ej. tablas embebidas, formularios dinámicos).
- Automatización de tareas repetitivas como scraping de listas de empleo o precios en e-commerce.
- Pruebas de scraping y validación de datos con schema answer store para garantizar integridad.
- Gestión de múltiples sesiones compartiendo perfiles de navegador (cookies, localStorage) entre agentes.
- API REST v3 compatible con browser-use-sdk: solo cambiar baseUrl y apiKey.
- Visual-first con VNC en tiempo real y feed de pasos con razonamiento del modelo.
- Schema answer store con validación en vivo, cobertura por campo y puerta de completitud.
- Grounding guards: rechazo de valores sin evidencia, URLs absolutos validados, enums verificados.
- Perfiles de navegador importables (cookies + localStorage) y gestión de sitios evictibles.
- Multi-proveedor: OpenAI y Anthropic con capas de reparación por familia de modelos.
- No incluye Docker ni Dockerfile; requiere instalación manual o contenedor propio.
- Sin docker-compose; el despliegue es directo (uv/pipx/venv) sin orquestación automática.
- Dependencia de hardware local: mínimo 4 núcleos CPU y 8GB RAM recomendados.
- No soporta un clic; requiere instalación manual o Tailscale para acceso remoto seguro.
- Modelos Google anunciados como 'coming soon'; actualmente solo OpenAI y Anthropic.
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Recomendaciones: usar uv/pipx/venv para instalar. Expone en puerto 8420. Para acceso externo, usa port forwarding o Tailscale (funnel TLS). Asegura 8GB RAM mínimo y 4 núcleos CPU. Usa perfiles de navegador importados para mantener sesiones persistentes. Considera CAPTCHA solving con CapSolver opcional.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.