Agent Browser

• 웹 인터랙션 자동화 — 실제 웹사이트에서 페이지 탐색, 버튼 클릭, 양식 작성 또는 다단계 워크플로를 수행하는 AI 에이전트가 필요할 때.
• 구조화된 데이터 추출 — 동적으로 JavaScript가 렌더링하는 콘텐츠에서 텍스트, 속성 또는 요소 수를 가져오기 위해 페이지의 접근성 트리나 DOM을 스냅샷으로 캡처하고자 할 때.
• 프로그래밍 방식으로 양식 작성 — 자동화된 파이프라인의 일환으로 로그인 양식, 검색 쿼리 또는 다중 필드 양식을 제출할 때.
• 웹 UI 테스트 — 스크린샷, PDF 내보내기 또는 인터랙션 영상 녹화와 함께 경량 CLI 기반 브라우저 테스트가 필요할 때.

• 정적 HTML 스크래핑 — 대상 페이지가 JavaScript 없이 순수 HTML로 구성된 경우, 더 가벼운 HTTP 클라이언트나 HTML 파서가 더 빠르고 간단합니다.
• 대규모 고동시성 크롤링 — Agent Browser는 수천 개의 URL을 동시에 처리하는 분산 웹 크롤링이 아닌, 순차적인 에이전트 워크플로에 최적화되어 있습니다.

agent-browser snapshot -i를 실행하면 안정적인 @ref 식별자(예: @e1, @e2)가 포함된 모든 대화형 요소 목록을 가져올 수 있습니다. 이러한 참조(ref)를 이후의 click, fill, hover 또는 get 명령에서 직접 사용하세요 — CSS 선택자나 XPath는 필요하지 않습니다.

클릭, 더블 클릭, 포커스, 채우기, 입력, 키 누르기/유지/해제, 호버, 체크박스 선택/해제, 드롭다운 선택, 드래그 앤 드롭, 파일 업로드, 스크롤을 지원하며 — 브라우저가 지원하는 거의 모든 사용자 상호작용을 포괄합니다.

agent-browser state save 명령어를 사용하여 인증된 브라우저 상태(쿠키, 스토리지)를 JSON 파일로 저장한 후, 향후 세션에서 이를 다시 불러와 재인증 과정을 건너뛸 수 있습니다. --session <name> 옵션을 통한 병렬 독립 세션은 여러 브라우저 컨텍스트를 동시에 실행할 수 있게 해줍니다.

전체 페이지 스크린샷 캡처, 페이지를 PDF로 저장, 또는 브라우저 상호작용을 .webm 동영상 파일로 녹화할 수 있습니다. 녹화 시 현재 세션의 쿠키와 스토리지가 보존되므로, 재현 가능한 데모를 만들기에 이상적입니다.

agent-browser network route를 사용하여 HTTP 요청을 인터셉트, 차단 또는 모킹합니다. 추적된 요청을 필터링하고 검사하여 API 호출을 디버그하거나 테스트 중에 오프라인/오류 상태를 시뮬레이션합니다.

참조를 사용할 수 없는 경우, ARIA 역할, 표시 텍스트, 레이블 또는 CSS 선택자를 통해 요소를 찾을 수 있는 시맨틱 로케이터를 사용하세요 — 예를 들어 agent-browser find role button click --name "Submit" 또는 agent-browser find text "Sign In" click.

AI 에이전트가 대상 URL을 열고 페이지를 스냅샷하여 ref로 양식 필드를 식별한 다음, agent-browser fill로 각 필드를 채우고 클릭으로 제출한 후, 네트워크 유휴 상태를 기다렸다가 다시 스냅샷하여 성공 여부를 확인합니다 — 이 모든 과정이 사람의 개입 없이 자동으로 이루어집니다.

한 번 대화형으로 로그인하고, agent-browser state save auth.json으로 세션을 저장한 후, 이후 모든 에이전트 실행 시 해당 세션을 다시 불러오세요. 이를 통해 반복적인 로그인 과정을 피할 수 있으며, 자동화 스크립트에 자격 증명이 포함되지 않도록 할 수 있습니다.

JavaScript로 렌더링된 페이지로 이동한 후, agent-browser snapshot을 실행하여 전체 접근성 트리를 캡처합니다. 그런 다음 agent-browser get text 또는 agent-browser get attr 명령을 사용하여 일반 HTTP 스크레이퍼로는 놓칠 수 있는 구조화된 콘텐츠를 추출합니다.

브라우저 상호작용 시퀀스를 스크립트로 작성하고, 각 단계에서 스크린샷 또는 동영상 녹화를 캡처하며, 최종 상태의 PDF를 내보냅니다 — 이를 통해 QA 파이프라인에 테스트 실행 전반에 걸친 예상 동작의 시각적 증거를 제공합니다.