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前置要求

  • Python 3.11+
  • Node.js 18+（Agent-TARS 需要）
  • uv（推荐的 Python 包管理器）

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安装

1

克隆仓库

git clone https://github.com/user/browseruse-bench.git
cd browseruse-bench
2

安装依赖 (Python≥3.11)

使用 uv（推荐）：
uv sync
或使用 pip：
pip install -e .
3

配置 API Keys

cp .env.example .env
vim .env
必需的环境变量：
# 评估模型 API（用于自动评估）
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

# Lexmount 云浏览器（可选，用于云端运行）
LEXMOUNT_API_KEY=your_lexmount_api_key
LEXMOUNT_PROJECT_ID=your_project_id
4

安装 Agent-TARS（可选）

npm install -g @agent-tars/cli@0.3.0
5

配置 Agent

cp agents/Agent-TARS/config.yaml.example agents/Agent-TARS/config.yaml
cp agents/browser-use/config.yaml.example agents/browser-use/config.yaml
根据需要编辑配置文件填写 API Key。

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快速运行

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运行你的第一个 Benchmark

# 运行 LexBench-Browser 前 3 个任务（推荐：无需登录）
uv run scripts/run.py \
  --agent browser-use \
  --benchmark LexBench-Browser \
  --mode first_n \
  --count 3

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评估结果

# 评估 LexBench-Browser 结果
uv run scripts/eval.py --agent browser-use --benchmark LexBench-Browser

# 使用自定义评分阈值
uv run scripts/eval.py --agent browser-use --benchmark LexBench-Browser --score-threshold 70
日志: 脚本执行日志保存在 output/logs/ 目录下。
  • run.py: output/logs/run/
  • eval.py: output/logs/eval/
  • generate_leaderboard.py: output/logs/leaderboard/

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生成排行榜

# 自动收集所有评估结果，生成 HTML 排行榜
uv run scripts/generate_leaderboard.py

# 启动本地服务器查看
uv run scripts/benchmark_server.py
# 访问 http://localhost:8000

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运行模式

模式说明示例
first_n运行前 N 个任务--mode first_n --count 5
sample_n随机抽样 N 个任务--mode sample_n --count 10
specific运行指定 ID 的任务--mode specific --task-ids id1,id2
all运行所有任务--mode all
single运行单个任务--mode single --task-ids id1

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常用参数

uv run scripts/run.py \
  --agent browser-use \           # Agent 名称
  --benchmark LexBench-Browser \  # Benchmark 名称
  --mode first_n \                # 运行模式
  --count 5 \                     # 任务数量
  --timeout 300 \                 # 超时时间（秒）
  --skip-completed \              # 跳过已完成的任务
  --debug                         # 调试模式

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下一步

支持的 Agents

了解可用的浏览器代理

Benchmarks 详解

深入了解各个基准测试

云浏览器配置

使用 Lexmount 云浏览器

查看排行榜

对比不同 Agent 的性能