前言

每個需要處理重復性在線任務的企業都面臨同樣的挑戰：既要繞過網站的反爬機制，又要保證交互動作的準確性。開源工具Browser-Use提供了創新解決路徑——通過模擬真實用戶行為軌跡，在合規前提下執行復雜網頁操作。

其核心優勢在于場景適配能力：從自動完成產品注冊到競品價格監控，從表單數據填充到動態內容采集，該工具能處理需要上下文理解的多步驟任務。特別在市場調研領域，Browser-Use可同時模擬數百個獨立用戶訪問行為，避免IP封禁風險——其內置的異常檢測模塊會自動調整操作節奏以降低識別概率。

結合CPolar網絡穿透方案后，這種能力得到延伸擴展。當需要遠程管理部署在私有服務器中的自動化實例時，無需配置復雜的端口轉發規則即可通過公網控制任務流程。例如：營銷團隊可隨時從任意地點優化問卷調查腳本，技術支持人員則能即時調試在線故障診斷程序——所有操作均通過安全隧道完成。

本文主要介紹如何在本地Windows系統部署Browser-Use WebUI，并結合cpolar內網穿透工具實現遠程使用Browser-Use操作瀏覽器智能抓取數據并通過本地AI大模型進行分析，執行任務，打造個人全自動AI助理。

1. 安裝Ollama

在部署Browser-Use之前，我們首先需要先準備好Ollama和你要使用的本地大模型以及虛擬環境配置。

本例中使用的是Windows11系統專業版，通過Ollama運行本地大模型，之前曾經發布過如何在Windows安裝Ollama的教程，有需要可以看看這篇文章：Windows本地部署Deepseek-R1大模型并使用Web界面遠程交互

簡單來說，就是訪問Ollama的官網：Download Ollama on Windows

下載對應版本的Ollama安裝程序并安裝：

2. Gemma3模型安裝與運行

本例中我打算使用的本地模型是Gemma3:27b，因為它有多模態能力，可以識別圖片，稍后測試一下實際效果。

在Ollama的官網點擊Models，就能找到安裝命令：

ollama run gemma3:27b

PS:默認會下載模型到C盤，如果想修改下載位置，可以在終端中執行下方命令來指定模型文件的存放目錄，這里以d:\ollama為例，大家可以提前自定義位置：

set OLLAMA_MODELS=d:\ollama

如果你之前安裝過Ollama，在執行命令后出現如下圖提示，那么關閉終端，請先升級ollama到最新版本才能正常下載gemma3模型。

模型下載完成之后，安裝成功后會提示success：

3. 虛擬環境準備

3.1 安裝Python

本例使用Windows11專業版系統進行演示：

首先需要安裝 python 3.12 下載地址：Python Release Python 3.12.0 | Python.org

安裝時需要注意，勾選下邊兩個選項，不然后續有可能報錯：

安裝結束后，如出現下圖提示，點擊該選項（更改您的機器配置，以允許程序(包括Python)繞過260字符的“最大路徑”限制）同意即可。

確認后，點擊close關閉即可完成Python環境安裝。

3.2. 安裝conda

這里我使用的是本地已有的conda環境，大家也可以通過UV來創建虛擬環境：

conda下載地址：Anaconda Installers and Packages

安裝時需要注意的是在這一步，需要勾選第三個選項，自動加載剛才安裝的Python3.12環境：

安裝完成后，點擊Finish即可：

4. 本地部署Brower Use WebUI

接下來開始在Windows系統使用conda本地部署Brower Use WebUI

4.1 創建一個新conda環境

首先在Windows中打開cmd，執行下方命令創建虛擬環境：

conda create -n browseruse python=3.12

輸入y確認：

創建成功：

如果提示’conda’ 不是內部或外部命令，也不是可運行的程序，我們需要配置一下環境變量，具體操作可以查看這篇文章：conda環境變量配置

環境創建好之后，執行下方命令激活這個新的conda環境：

conda activate browseruse

如上圖所示，這個conda環境就激活成功了。

4.2 克隆存儲庫

接下來，執行下方命令，將Browser-use WebUI拉取到本地：

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

進入Browser-use WebUI項目路徑：

cd web-ui

4.3 安裝依賴環境

執行下方命令安裝依賴環境：

pip install -r requirements.txt

現在就安裝好了：

4.4 安裝瀏覽器自動化工具

執行下方命令，安裝瀏覽器自動化工具：

playwright install

4.5 修改配置信息

然后執行下方命令，復制一份配置示例文件并改為.env格式文件：

copy .env.example .env

復制后在webui安裝的電腦路徑中也能看到這兩個文件：

打開配置文件后可以修改你想要使用的模型路徑，API KEY，使用自己哪個已有的瀏覽器路徑等，本地中使用ollama調用本地大模型，就暫時不用修改了，稍后在web-ui界面中配置即可：

修改完成后，保存退出即可。

5. 本地運行測試

執行下方命令:

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

訪問：http://localhost:7788

即可在瀏覽器中打開browser-use 的 web-ui 界面了：

關閉服務后想再次啟動服務，可以打開cmd，執行conda activate browseruse 激活環境，然后cd web-ui進入web-ui路徑，執行 python webui.py --ip 127.0.0.1 --port 7788 啟動服務即可.

在主界面，上方的設置導航中選擇Agent Settings，如果你本地部署的大模型不支持視覺識別，可以把這個使用視覺取消勾選，不然后續讓AI執行任務時會報錯。

然后點擊LLM Settings，對本地大模型進行設置：

LLM Provider在下拉中選擇ollama

Model Name需要手動輸入你要調用的本地大模型名稱，我這里使用的是gemma3:27b

這個模型名稱可以在cmd終端中輸入ollama list來進行查看：

然后就可以點擊頂部導航中的Run Agent來輸入指令讓AI自動來執行任務了：

點擊執行后，底部的結果和報錯框中會顯示運行時間：

在cmd終端中也能看到剛才我們提的要求，與執行操作的步驟：

執行任務同時AI會打開瀏覽器，自動進行搜索與后續操作：

任務結束后，能看到AI成功執行了指令，幫我在B站搜索cpolar并打開搜索結果中的第一個視頻：

美中不足的是使用其自帶的瀏覽器在播放視頻時，會提示瀏覽器不支持html5播放器，想要解決這個問題只需要在上邊提到的.env配置文件中修改一下調用你自己電腦上的瀏覽器就可以了，而且登錄視頻網站后，在使用AI訪問該網站時也無需二次登錄了。

除了讓它自動使用瀏覽器訪問網站搜索并播放視頻，我們也可以讓它自動訪問指定的網站查詢某個賬號發布的文章，并統計其賬號發布的文章標題，發布時間，閱讀量和點擊量等信息。大家也可以根據自己的情況來提出要求讓這個全自動的AI助力來為你提升工作效率，節省大量時間。

6. 安裝內網穿透

現在我們已經成功在本地部署了Browser-Use WebUI并使用AI使用瀏覽器自動執行任務，但如果想實現不在同一網絡環境下，也能隨時隨地在網頁中遠程使用本地部署的Browser-Use處理問題，那就需要借助cpolar內網穿透工具來實現公網訪問了！接下來介紹一下如何安裝cpolar內網穿透，過程同樣非常簡單：

首先進入cpolar官網：

cpolar官網地址: https://www.cpolar.com

點擊免費使用注冊一個賬號，并下載最新版本的cpolar：

登錄成功后，點擊下載cpolar到本地并安裝（一路默認安裝即可）本教程選擇下載Windows版本。

cpolar安裝成功后，在瀏覽器上訪問http://localhost:9200，使用cpolar賬號登錄,登錄后即可看到配置界面,結下來在WebUI管理界面配置即可。

6.1 配置公網地址

接下來配置一下 Browser-Use WebUI 的公網地址：

登錄后，點擊左側儀表盤的隧道管理——創建隧道，

• 隧道名稱：buse（可自定義命名，注意不要與已有的隧道名稱重復）
• 協議：選擇 http
• 本地地址：7788
• 域名類型：選擇隨機域名
• 地區：選擇China Top

隧道創建成功后，點擊左側的狀態——在線隧道列表,查看所生成的公網訪問地址，有兩種訪問方式,一種是http 和https：

使用上面的任意一個公網地址,在平板或其他電腦的瀏覽器進行登錄訪問,即可成功看到 Browser-Use WebUI 界面,這樣一個公網地址且可以遠程訪問就創建好了,使用了cpolar的公網域名,無需自己購買云服務器,即可到隨時在線訪問了！

同樣可以使用AI在瀏覽器中自動執行任務：

小結

為了方便演示，我們在上邊的操作過程中使用cpolar生成的HTTP公網地址隧道，其公網地址是隨機生成的。這種隨機地址的優勢在于建立速度快，可以立即使用。然而，它的缺點是網址是隨機生成，這個地址在24小時內會發生隨機變化，更適合于臨時使用。

如果有長期遠程訪問Browser-use WebUI讓AI使用瀏覽器自動處理問題，或者異地訪問與使用其他本地部署的服務的需求，但又不想每天重新配置公網地址，還想讓公網地址好看又好記并體驗更多功能與更快的帶寬，那我推薦大家選擇使用固定的二級子域名方式來為WebUI配置一個公網地址。.

6.2 配置固定公網地址

接下來演示如何為其配置固定的HTTP公網地址，該地址不會變化，方便分享給別人長期查看你部署的項目，而無需每天重復修改服務器地址。

配置固定http端口地址需要將cpolar升級到專業版套餐或以上。

登錄cpolar官網，點擊左側的預留，選擇保留二級子域名，設置一個二級子域名名稱，點擊保留:

保留成功后復制保留成功的二級子域名的名稱：mybuse，大家也可以設置自己喜歡的名稱。

返回Cpolar web UI管理界面，點擊左側儀表盤的隧道管理——隧道列表，找到所要配置的隧道：buse，點擊右側的編輯：

修改隧道信息，將保留成功的二級子域名配置到隧道中

• 域名類型：選擇二級子域名
• Sub Domain：填寫保留成功的二級子域名：mybuse

點擊更新(注意,點擊一次更新即可,不需要重復提交)

更新完成后,打開在線隧道列表,此時可以看到公網地址已經發生變化,地址名稱也變成了固定的二級子域名名稱的域名：

最后,我們使用上邊任意一個固定的公網地址訪問,可以看到訪問成功,這樣一個固定且永久不變的公網地址就設置好了，可以隨時隨地在公網環境異地在線訪問本地部署的Browser-use WebUI來讓AI幫你全自動處理問題了！

總結

通過以上步驟，我們實現了在Windows系統電腦本地部署Browser-use WebUI，并結合cpolar內網穿透工具輕松實現在公網環境中使用瀏覽器遠程使用AI自主處理問題，并為其配置固定不變的二級子域名公網地址的全部流程，經過簡單測試，效果確實不錯，同時降低了使用門檻，非常期待它后續的發展，也感謝您的觀看，有任何問題歡迎留言交流。

這種技術組合解決了企業級自動化的核心痛點：它不是簡單疊加功能模塊，而是通過行為模擬與網絡穿透方案協同構建了完整的執行鏈路。當Browser-Use的智能引擎與CPolar的遠程訪問能力結合時，在線任務自動化效率將實現質的飛躍——這正是數字化運營中的關鍵基礎設施升級方向。