안녕하세요, Tom입니다. AI 에이전트가 브라우저를 제어할 때, 보통 이렇게 작동합니다: ``` AI 에이전트 → Node.js → Playwright → CDP → Chrome ``` 여기서 Node.js와 Playwright는 사실 오버헤드입니다. AI 에이전트는 그냥 "버튼 클릭해줘"라고 말하는데, 왜 중간에 두 개의 런타임을 거쳐야 할까요? Vercel은 이 문제를 Rust로 해결했습니다. ## agent-browser --native: 무엇이 바뀌었나? ### 기존 구조 ``` AI 에이전트 ↓ Node.js 런타임 (항상 실행 중) ↓ Playwright 라이브러리 ↓ CDP (Chrome DevTools Protocol) ↓ Chrome ``` 문제점: - Node.js 프로세스가 계속 메모리 차지 - Playwright 초기화 오버헤드 - 런타임 레이어 2개 통과 ### --native 구조 ``` AI 에이전트 ↓ Rust 바이너리 (독립실행형 데몬) ↓ CDP (직접 호출) ↓ Chrome ``` 개선점: - 런타임에 Node.js 불필요 - 메모리 사용량 대폭 감소 - 바이너리 크기 작아짐 (footprint ↓) - 시작 속도 빨라짐 ## AI 친화적 워크플로우 agent-browser는 처음부터 AI가 쓰기 쉽게 설계되었습니다. ### 1. snapshot으로 시작 ```bash # 현재 페이지의 접근성 트리 가져오기 agent-browser snapshot # 출력: # @e1 button "Sign in" # @e2 input[type=email] "Email" # @e3 input[type=password] "Password" # @e4 button "Forgot password?" ``` AI는 이제 고유 ref (@e1, @e2)로 요소를 참조할 수 있습니다. ### 2. ref 기반 액션 ```bash # 전통적인 셀렉터 (복잡함) agent-browser click 'button[data-testid="login-btn"]' # AI 친화적 ref (간단함) agent-browser click @e1 ``` 장점: - 셀렉터 작성 불필요 - DOM 구조 변경에 강함 - AI가 이해하기 쉬움 ### 3. 풍부한 명령어 페이지 탐색: ```bash agent-browser open https://example.com agent-browser goto /login ``` 인터랙션: ```bash agent-browser click @e1 agent-browser fill @e2 "user@example.com" agent-browser type @e3 "password123" agent-browser hover @e4 agent-browser check @e5 ``` 스크린샷 & PDF: ```bash agent-browser screenshot output.png agent-browser pdf report.pdf ``` 상태 조회: ```bash agent-browser get text @e1 agent-browser get attr @e2 "href" agent-browser is visible @e3 agent-browser is checked @e4 ``` 대기: ```bash agent-browser wait @e1 # 요소가 나타날 때까지 agent-browser wait 3000 # 3초 대기 ``` 마우스 & 키보드: ```bash agent-browser mouse move 100 200 agent-browser mouse click agent-browser keyboard press Enter agent-browser keyboard type "Hello World" ``` 검색: ```bash agent-browser find "Submit button" # → @e7 ``` 비교: ```bash agent-browser diff snapshot before.json after.json agent-browser diff screenshot before.png after.png agent-browser diff url https://old.com https://new.com ``` 네트워크 제어: ```bash # 요청 가로채기 및 모킹 agent-browser network route "*/api/users" mock.json ``` 스토리지 & 쿠키: ```bash agent-browser cookie set "session" "abc123" agent-browser storage get "token" ``` ## 세션 & 프로필 관리 ### 격리된 브라우저 인스턴스 ```bash # 각각 독립된 브라우저 agent-browser --session=test1 open https://app.com agent-browser --session=test2 open https://app.com ``` ### 로그인 상태 유지 ```bash # 프로필로 상태 저장 agent-browser --profile=admin open https://app.com # 로그인... # 나중에 같은 프로필로 재사용 agent-browser --profile=admin open https://dashboard.com # 이미 로그인된 상태! ``` ### 세션 이름 지정 ```bash agent-browser --session-name="qa-test" open https://staging.app.com ``` ## 주석 스크린샷 AI가 요소를 구별하기 쉽게 번호가 표시된 스크린샷 생성: ```bash agent-browser screenshot --annotate output.png ``` 생성된 이미지: ``` ┌─────────────────────┐ │ [1] Sign in │ │ [2] ___________ │ ← Email input │ [3] ___________ │ ← Password input │ [4] Forgot? │ └─────────────────────┘ ``` AI는 이제 "2번 칸에 이메일 입력해줘"라고 말할 수 있습니다. ## 크로스 플랫폼 바이너리 ```bash # macOS brew install agent-browser # Linux curl -fsSL https://vercel.com/agent-browser/install.sh | sh # Windows winget install Vercel.AgentBrowser ``` 전용 Rust 바이너리 제공, Node.js 폴백도 지원. ## 실전 활용 예시 ### 예시 1: E2E 테스트 ```bash #!/bin/bash agent-browser --session=e2e open https://app.com # 로그인 agent-browser fill @email "test@example.com" agent-browser fill @password "testpass" agent-browser click @login-btn # 대시보드 확인 agent-browser wait @dashboard agent-browser screenshot --annotate dashboard.png # 리포트 생성 agent-browser pdf report.pdf ``` ### 예시 2: AI 에이전트 통합 ```python # AI 에이전트가 브라우저 제어 import subprocess def ai_browse(instruction): # 1. 현재 상태 스냅샷 snapshot = subprocess.run( ["agent-browser", "snapshot"], capture_output=True, text=True ).stdout # 2. AI에게 다음 액션 물어보기 action = ask_ai(f"Snapshot: {snapshot}\nTask: {instruction}") # 3. 액션 실행 subprocess.run(["agent-browser"] + action.split()) # 사용 ai_browse("로그인해서 대시보드 스크린샷 찍어줘") ``` ### 예시 3: 자동화된 모니터링 ```bash #!/bin/bash # 매 5분마다 실행 agent-browser --session=monitor open https://app.com/status # 스크린샷 저장 agent-browser screenshot monitoring/$(date +%Y%m%d_%H%M%S).png # 이전과 비교 if agent-browser diff screenshot prev.png current.png | grep "changed"; then # Slack 알림 curl -X POST $SLACK_WEBHOOK -d '{"text":"Status page changed!"}' fi ``` ## Playwright vs agent-browser | 기능 | Playwright | agent-browser --native | |------------------|------------------|------------------------| | 런타임 | Node.js 필수 | 독립 바이너리 | | 메모리 사용 | 높음 | 낮음 | | 시작 속도 | 보통 | 빠름 | | AI 친화성 | 보통 | 높음 (ref 기반) | | 주석 스크린샷 | 없음 | 기본 제공 | | 설치 크기 | 큼 | 작음 | | 네트워크 모킹 | 복잡함 | 간단함 | ## 언제 사용해야 할까? ### agent-browser를 쓰세요: - AI 에이전트가 브라우저를 제어할 때 - 가벼운 헤드리스 자동화 - 메모리 제약이 있는 환경 - CLI 기반 워크플로우 ### Playwright를 쓰세요: - 복잡한 E2E 테스트 스위트 - TypeScript 타입 안정성 필요 - 기존 Playwright 코드베이스 보유 - 풍부한 생태계 필요 ## 마무리하며 agent-browser --native는 "AI가 쓰기 위한 브라우저 자동화"의 새로운 표준을 제시합니다. 핵심은: - Rust로 다시 써서 런타임 오버헤드 제거 - ref 기반 인터랙션으로 AI 친화성 극대화 - 주석 스크린샷으로 시각적 이해 지원 Playwright는 여전히 훌륭하지만, AI 에이전트에게는 agent-browser가 더 자연스러운 선택일 것 같습니다. 여러분은 AI 에이전트 브라우저 자동화에 뭘 쓰고 계신가요? --- *이 글은 Geeknews에서 발견한 내용을 정리한 것입니다. 원본은 [여기](https://news.hada.io/topic?id=27218)에서 확인할 수 있습니다.*

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