Déploiement de l'application WebUI Browser Use

Processus de Déploiement

Clonage du Dépôt

Parmi les différentes versions du projet, la version web-ui est recommandée pour son interface graphique intuitive permettant de configurer les paramètres de l'agent. Assurez-vous d'avoir Git installé.

git clone https://github.com/browser-use/web-ui.git

Naviguez ensuite dans le répertoire du projet :

cd web-ui

Configuration de l'Environnement Python

Utilisez uv pour créer et gérer un environnement virtuel Python. Assurez-vous que uv est installé (téléchargeable depuis leur site officiel).

uv venv --python 3.11

Activez l'environnement virtuel :

.venv\Scripts\activate

Installation des Dépendances

Installez les dépendances du projet. L'utilisation d'un miroir de paquets (comme celui de Tsinghua) est conseillée pour accélérer le processus.

uv pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Installation de Playwright

Playwright est un outil qui permet de contrôler des navigateurs web. L'installation de playwright télécharge des navigateurs spécifiques au projet. L'option --with-deps installe toutes les dépendances système nécessaires.

playwright install --with-deps

Note : L'installation de Playwright peut parfois nécessiter une connexion VPN et sa disponibilité peut varier. Des problèmes de téléchargement peuvent survenir.

Configuration des Variables d'Environnement

Copiez le fichier .env.example et renommez-le en .env.

Modifiez ce fichier pour spécifier le modèle d'intelligence artificielle (LLM) que vous souhaitez utiliser. Vous devrez fournir l'URL du modèle et votre clé API. L'exemple utilise le modèle qwen3-max d'Aliyun.

Lancement de l'Application

Démarrez l'application WebUI avec la commande suivante :

python webui.py --ip 127.0.0.1 --port 7788

Une fois l'application lancée, une adresse frontale sera fournie. Ce projet peut fonctionner même sans carte graphique dédiée.

Interface et Configuration

Paramètres du Modèle d'IA

Dans l'interface, vous pouvez conifgurer le fournisseur du modèle d'IA et le nom du modèle. Ici, le modèle qwen3-max d'Aliyun est sélectionné.

Important : Si le LLM choisi ne prend pas en charge la vision, désactivez l'option d'assistance visuelle pour éviter les erreurs.

Paramètres du Navigateur

Si vous choisissez d'utiliser votre propre navigateur, vous devrez spécifier le chemin absolu de celui-ci dans le fichier .env. Cela permet une expérience sans connexion préalable (sans cookies).

Utilisation de l'Agent

Après avoir configuré les paramètres, vous pouvez démarrer l'agent. Voici un exemple d'instruction :

Les logs montrent le déroulement des tâches. L'agent peut générer des animations montrant ses étapes. L'utilisation du propre navigateur de l'utilisateur permet de voir son état de connexion (par exemple, Bilibili dans cet exemple).

Limitations : L'agent peut rencontrer des difficultés avec des instructions précises, comme le passage en mode plein écran, pouvant entraîner des boucles infinies.

Coût : Ce projet peut consommer une quantité importante de tokens, soyez attentif à votre budget.

Fonctionnalité de Recherche Approfondie

Cette fonctionnalité est conçue pour la recherche d'informations. Il est nécessaire d'utiliser le navigateur fourni par Playwright (et non votre navigateur personnel) pour cette fonction, sinon des erreurs peuvent survenir.

Optimisation : Cette fonctionnalité présente un potentiel d'amélioration. L'agent peut ouvrir un grand nombre de pages pour collecter des informations, ce qui peut entraîner des blocages sur des sites nécessitant une connexion.

Bug majeur : Le projet ne gère pas la pagination, ce qui limite la quantité d'informations récupérées. Par conséquent, il est plus adapté aux tâches simples. Pour des recherches complexes, la gestion du budget de tokens est cruciale.

Étiquettes: Python Automatisation Web Playwright Docker LLM

Publié le 24 juin à 21h08