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Browser Use: controla un navegador desde un agente Python

Automatiza una tarea web descrita en lenguaje natural con un agente que observa y maneja el navegador. Puedes ejecutar la biblioteca local y elegir el proveedor de modelo.

✓ verificado el 26 oct 2026

Instrucciones para tu agente

Esto es lo que se copia. Pégaselo a tu agente y te lo monta paso a paso.

O ábrelo directamente en ClaudeChatGPT

Pega este texto a tu agente (Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes o el que uses) y dile «ayúdame a montarlo». Son los pasos para ponerlo en marcha; el porqué de cada pieza está en la guía completa.


Para el agente: cómo acompañar al usuario

  1. Pregunta primero para qué lo quiere. Si su objetivo no necesita algún paso, sáltalo.
  2. Antes de instalar, comprueba lo que ya tiene (versiones, claves, sistema operativo).
  3. Avanza un paso cada vez: explica en una frase qué vas a hacer y deja que el usuario lo ejecute o lo apruebe.
  4. Tras cada paso, comprueba que funcionó antes de seguir. Si falla, para y explica el error.
  5. No inventes comandos ni opciones: si la documentación del proyecto contradice estos pasos, manda la documentación.
  6. Al terminar, haz una prueba real con el objetivo del usuario y dile dónde profundizar.

Pasos de configuración

Paso 1: prepara un proyecto Python

Comprueba que tienes uv instalado y Python ≥3.11 disponible. Trabaja dentro de una carpeta nueva; el README propone Python 3.12 para inicializarla:

uv init --python 3.12
uv add browser-use

Paso 2: configura el ejemplo oficial

Carga OPENAI_API_KEY en el entorno privado de la terminal. Comprueba que tienes un navegador local disponible; la opción de navegador alojado del README requiere otra cuenta y BROWSER_USE_API_KEY, y se deja desactivada en esta prueba. Guarda agent.py en la raíz del proyecto, adaptando solo la tarea al español:

import asyncio
from browser_use import Agent, ChatOpenAI
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

async def main():
    agent = Agent(
        task="Busca el número de estrellas del repositorio browser-use/browser-use en GitHub",
        llm=ChatOpenAI(model='gpt-5.6-luna', reasoning_effort='xhigh'),
    )
    history = await agent.run()
    print(history.final_result())

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

El modelo y esfuerzo son los del ejemplo oficial; comprueba acceso a ese modelo en tu cuenta antes de ejecutar. No se ha probado aquí la instalación.

Paso 3: ejecuta una tarea de lectura

El ejemplo busca las estrellas del repositorio y se ejecuta así:

uv run agent.py

Comprobación

Confirma que el navegador visita el repositorio y que el resultado final coincide con lo que muestra la página. Revisa el historial si la cifra no coincide.

Si algo falla

Si falla el modelo, revisa el proveedor configurado y sus permisos. Si no abre el navegador, sigue la guía de la biblioteca enlazada por el README. No pases a cloud para ocultar un fallo sin entenderlo.

Fuente: documentación oficial.

ver en .md ¿Prefieres el recurso entero?

Qué es

Browser Use es una biblioteca de agente de navegador. Ejecuta tareas web desde Python con un modelo y un navegador local o alojado.

Para qué te sirve

  • Cuando necesitas que un agente consulte una web y reúna datos sin escribir un flujo completo de selectores.
  • Cuando quieres probar una tarea de navegación desde Python antes de integrarla en una automatización más amplia.

Cómo funciona

Un Agent recibe una tarea, un modelo y un navegador. El bucle observa la página, elige acciones y registra un historial; al terminar devuelve el resultado. El proyecto distingue la biblioteca abierta de sus navegadores en la nube y su API de agente alojado.

Antes de empezar

El README exige Python 3.11 o superior para la biblioteca y usa uv; propone Python 3.12 para un proyecto nuevo. El ejemplo configura un proveedor de modelo mediante una clave privada. Los servicios cloud opcionales necesitan su cuenta y pueden cobrar por uso.

Límites y alternativas

El código MIT no hace gratuitas la inferencia ni las máquinas alojadas. La navegación puede fallar cuando cambia la página o se exige autenticación. Empieza por una tarea de lectura sobre una web pública; conserva control humano para envíos, compras y cambios de cuenta. Para flujos estables, una automatización determinista puede ser más predecible.

Recursos