CLI di automazione browser headless veloce basata su Rust con fallback Node.js per agenti IA che navigano, cliccano, digitano e catturano pagine.
npx clawhub@latest install agent-browserAgent Browser è una CLI di automazione browser headless veloce, costruita in Rust (con fallback su Node.js), progettata specificamente per agenti AI. Consente agli agenti di navigare URL, interagire con gli elementi della pagina tramite identificatori @ref stabili, estrarre dati strutturati, acquisire screenshot, registrare video e gestire sessioni — il tutto tramite semplici comandi shell componibili. Che si tratti di automatizzare l'invio di moduli, effettuare scraping di contenuti dinamici o testare interfacce web, Agent Browser offre un'interfaccia coerente e scriptabile al comportamento reale del browser.
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Esegui agent-browser snapshot -i per ottenere un elenco di tutti gli elementi interattivi con identificatori @ref stabili (es. @e1, @e2). Usa questi ref direttamente nei successivi comandi click, fill, hover o get — senza bisogno di selettori CSS o XPath.
Supporta click, doppio clic, focus, fill, type, pressione/mantenimento/rilascio di tasti, hover, selezione/deselazione di checkbox, selezione da dropdown, drag-and-drop, caricamento file e scroll — coprendo praticamente ogni interazione utente supportata da un browser.
Salva lo stato autenticato del browser (cookie, storage) in un file JSON con agent-browser state save, quindi ricaricalo nelle sessioni future per saltare la ri-autenticazione. Le sessioni isolate in parallelo tramite --session <nome> consentono più contesti browser simultanei.
Acquisisci screenshot a pagina intera, salva le pagine come PDF o registra le interazioni del browser come file video .webm. La registrazione preserva i cookie e lo storage della sessione corrente, rendendola ideale per creare demo riproducibili.
Intercetta, blocca o simula richieste HTTP con agent-browser network route. Filtra e ispeziona le richieste tracciate per effettuare il debug delle chiamate API o simulare stati offline/di errore durante i test.
Quando i ref non sono disponibili, usa i localizzatori semantici per trovare elementi tramite ruolo ARIA, testo visibile, etichetta o selettore CSS — ad esempio agent-browser find role button click --name "Submit" o agent-browser find text "Sign In" click.
Un agente AI apre un URL di destinazione, cattura uno snapshot della pagina per identificare i campi del modulo tramite ref, riempie ogni campo con agent-browser fill, invia tramite un clic, poi attende il network idle e acquisisce un nuovo snapshot per confermare il successo — tutto senza intervento umano.
Accedi una volta in modo interattivo, salva la sessione con agent-browser state save auth.json e ricaricala in tutte le esecuzioni future dell'agente. Questo evita flussi di login ripetuti e mantiene le credenziali fuori dagli script di automazione.
Naviga verso una pagina renderizzata con JavaScript, esegui agent-browser snapshot per acquisire l'albero di accessibilità completo, quindi usa i comandi agent-browser get text o agent-browser get attr per estrarre contenuti strutturati che uno scraper HTTP semplice non potrebbe ottenere.
Crea uno script con una sequenza di interazioni browser, acquisisci screenshot o una registrazione video ad ogni passaggio ed esporta un PDF dello stato finale — fornendo alle pipeline QA prove visive del comportamento atteso tra le diverse esecuzioni di test.
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