1. 安装 Browser-Use # 使用 pip 安装 python -m pip install browser-use # 验证安装 python -m pip list | findstr browser-use 安装输出示例： Successfully installed browser-use-0.10.1 ... 2. 安装 Chromium 浏览器 Browser-Use 需要 Chromium 浏览器来执行自动化任务。 # 安装 playwright（用于下载 Chromium） python -m pip install playwright # 下载 Chromium 浏览器 python -m playwright install chromium 预期输出：…
摘要：2024 至 2025 年间，AI 领域经历了一场深刻的范式转移——从生成式文本处理（chat）转向自主智能体（Autonomous Agency）。本文深度解析开源 Web 智能体（Web Agents）的生态系统、核心架构之争（视觉 vs 代码）、以及 Browser-Use、Skyvern 等头部项目的技术护城河。 Web 自动化的“智能体” 长期以来，Web 自动化行业一直在“脆弱性”与“能力”之间权衡。传统的 Selenium 脚本依赖于刚性的选择器（如 XPath），一旦前端代码微调，脚本便会失效。 2024-2025 年的“智能体”宣告了这一确定性模型的终结。通过将大语言模型（LLM）和视觉语言模型（…
在 第四部分 中，我们研究了高层架构。现在，我们要进行"手术"。我们将查看 mem0/memory/main.py 中的代码，以确切了解当你调用 memory.add() 时会发生什么。 这是系统中最复杂的部分。它是"思考"发生的地方。 4 步pipline 当你调用 memory.add(messages, user_id="alice") 时，Mem0 会运行一个精心设计的 4 步管道： 1. 事实提取 (Fact Extraction)："用户实际上在说什么？" 2. 上下文检索…
在 第二部分 中，我们手动实现了一个带记忆的 ReAct 智能体。但在真实项目中，你不会从零开始写 ReAct 循环。 你会使用像 LangChain 这样的成熟框架。那么，如何将 Mem0 集成进去呢？ LangChain 的 Agent 架构 LangChain 提供了一个强大的 AgentExecutor，它已经实现了完整的 ReAct 循环。你只需要： 1. 定义工具 (Tools) 2. 提供 LLM 3. 运行 executor.run() from langchain.agents import initialize_agent, Tool from langchain.llms import OpenAI…
在 第一部分 中，我们理解了 ReAct 智能体的记忆问题。现在，让我们动手构建一个真正能"记住"的智能体。 我们将从零开始实现一个 ReAct 循环，然后逐步加入 Mem0 记忆层。 ReAct 循环的核心结构 在开始之前，让我们先理解 ReAct 循环的本质。它是一个 Thought → Action → Observation 的迭代过程。 while not task_complete and steps < max_steps: # 1. Thought: 智能体分析当前状态并制定计划 thought = llm.generate(f"当前状态: {state}\n下一步应该做什么？"…
如果你正在构建 AI 智能体，你可能已经遇到了一个让人抓狂的问题：智能体似乎患有"阿尔茨海默症"。 它刚刚花了 3 步去搜索某个 API 文档，但 5 分钟后，当你问同样的问题时，它又重新搜索了一遍。它无法记住自己做过什么、学到了什么，更不用说记住用户的偏好了。 这不是某个框架的 bug，这是 ReAct 智能体架构的固有问题。 什么是 ReAct？ 在深入记忆问题之前，让我们先理解 ReAct（Reasoning and Acting）范式。 ReAct 是由 Yao 等人在 2022 年提出的一种 Agent 架构模式。它的核心思想是：让 LLM 交替进行"思考"…