让 AI 控制浏览器，市面上方案不少，但大多要么跑在无头云环境里、要么隔一层奇怪的封装。browser-harness 走的是另一条路：直接把你「正在用的那个真实浏览器」交给大模型，而且它会越用越聪明。
它是 browser-use 团队出的一个开源 harness，GitHub 1.8 万 Star，Python 写，MIT 协议，最新 v0.1.13。一句话概括：通过一条可编辑的 CDP websocket，把 LLM 接进你真实的浏览器会话。
是什么
和那些自己开个无头浏览器替你干活的工具不同，browser-harness 连的是你本机已经登录好的浏览器。你在用的 Cookie、登录态、已开的标签页，它都能直接用。让它「去我 X 主页把最近 20 条视频下下来」，它真能顺着你已登录的会话去干。
更特别的是「自愈」这个设计：Agent 干活时缺哪个辅助函数，当场就写一个，存到本地 workspace，下回同类任务直接复用。它把可复用的能力留下来了，而不是每次从零开始。
browser-harness 仓库主页：18.3K Star，最新 v0.1.13
核心优势
第一，用你的真实浏览器。走 CDP 通道，你登录过的账号、已配置的环境它都能接着用。做那种「需要登录态、要处理我个人数据」的任务，比无头方案顺手太多。
第二，自愈式成长。缺的 helper 它自己补，沉淀成 agent_helpers.py。第一次要上传文件发现没工具，写完这次就有了——工具随着任务越攒越多，这是个很聪明的复利设计。
第三，零门槛接入。给 Claude Code 或 Codex 贴一段 setup prompt 就行，它会自己打开 chrome://inspect 引导你开远程调试。同时也提供了 browser-harness-mcp，把浏览器控制能力作为 MCP 工具暴露出来，任何 MCP 客户端都能直接驱动，不用再写第二层 CDP 封装。
browser-harness.com 主页：把 LLM 接进真实浏览器
怎么用
最省事的方式是把 setup prompt 贴进你的编程智能体。它会自动安装或升级到最新稳定版（需要 Python 3.12 + uv），从 browser-harness skill 注册技能，再连上你的浏览器。首次会让你在 chrome://inspect/#remote-debugging 勾一个选项，之后就能接管了。
本地浏览器适合处理登录态的个人任务。如果你要的是并行开很多浏览器、带代理、隐身、自动过验证码那类活儿，它也有 Browser Use Cloud 可以横向扩展。本地和云端是互补的两套用法。
不是没有槽点
默认连的是你真实浏览器，这意味着它动的是你的真实环境。第一次配置要手动开远程调试，对完全不懂 CDP 的人有道小门槛；而且它写辅助函数、改 workspace，你得信它的逻辑别把环境搞乱。隐私层面也得多想一步——它看得见你浏览器的东西，敏感场景要自己掂量。
另外它还是 v0.1.x，接口和用法都还在变，别指望像成熟库那样稳定。社区和文档在补，但生态比 browser-use 本体还早。
跟同类比，怎么选
和 Playwright、Selenium 这类传统自动化比，browser-harness 的优势是「Agent 自己写脚本、自己进化」，你不用先写一大堆定位器。和 browser-use 本体（云端无头）比，它补的是「用你真实浏览器、本地干活」这个缺口，两者是互补关系，不是替代。
一句话：想要 AI 接管你真实浏览器、还能边干边学，browser-harness 是目前思路最清晰的开源尝试之一；图稳定和云规模，先观望或走云端版。
GitHub：browser-use/browser-harness
官方网站：browser-harness.com
标签：#browserharness #浏览器自动化 #AI智能体 #MCP #自愈
如果让 AI 接管你正在用的浏览器，你最担心的是哪一点？