DeepSeek与浏览器自动化AI Agent构建指南

文章使用到的模型可以用硅基流动中的：

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一、技术选型阶段

1. 基础组件选择

AI模型：DeepSeek-R1开放API（对话/推理）或DeepSeek-Coder（代码生成）
浏览器控制：Playwright（比Selenium更快的现代浏览器自动化库）
编排框架：LangChain或Autogen（用于构建AI Agent工作流）
后端服务：FastAPI（轻量级API框架）+ RabbitMQ（任务队列）

2. 开发环境搭建

bash 复制代码

# 创建虚拟环境
python -m venv agent_env
source agent_env/bin/activate

# 安装核心依赖
pip install deepseek-api playwright langchain python-dotenv
playwright install chromium

二、架构设计阶段

1. 系统架构图

bash 复制代码

[用户接口]
   ↓
[API网关] → (身份验证/请求分发)
   ↓
[任务队列] → RabbitMQ（保证任务有序执行）
   ↓
[AI Agent核心]
   ├─ 自然语言理解 → DeepSeek-R1
   ├─ 代码生成 → DeepSeek-Coder
   └─ 浏览器控制 → Playwright Driver

2. 核心工作流程

接收自然语言指令（如"获取亚马逊iPhone 15前3页价格"）
通过DeepSeek-R1进行意图识别和任务分解
生成Playwright控制代码并验证安全性
执行浏览器自动化操作
结果清洗和结构化处理
生成最终自然语言报告

三、核心实现阶段

1. 初始化模块

python 复制代码

# config.py
import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

DEEPSEEK_API_KEY = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")
BROWSER_HEADLESS = os.getenv("HEADLESS", "true").lower() == "true"

2. DeepSeek集成模块

python 复制代码

# deepseek_integration.py
import requests

class DeepSeekClient:
    def __init__(self, api_key):
        self.base_url = "https://api.deepseek.com/v1"
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }

    def generate_response(self, prompt, model="deepseek-r1"):
        payload = {
            "model": model,
            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
            "temperature": 0.7
        }
        
        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            json=payload,
            headers=self.headers
        )
        
        return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]

3. 浏览器控制模块

python 复制代码

# browser_controller.py
from playwright.sync_api import sync_playwright
import json

class BrowserAgent:
    def __init__(self, headless=True):
        self.playwright = sync_playwright().start()
        self.browser = self.playwright.chromium.launch(headless=headless)
        self.context = self.browser.new_context(
            user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36"
        )
        self.page = self.context.new_page()

    def execute_actions(self, actions_json):
        try:
            for action in actions_json["steps"]:
                method = getattr(self.page, action["action"])
                if action["type"] == "click":
                    method(action["selector"])
                elif action["type"] == "input":
                    method(action["selector"], action["value"])
                self.page.wait_for_timeout(1000)  # 适当等待
            return self.page.content()
        except Exception as e:
            print(f"执行错误: {str(e)}")
            return None

    def close(self):
        self.context.close()
        self.browser.close()
        self.playwright.stop()

4. 任务编排模块

python 复制代码

# task_orchestrator.py
from deepseek_integration import DeepSeekClient
from browser_controller import BrowserAgent
import json

class TaskOrchestrator:
    def __init__(self):
        self.ai_client = DeepSeekClient(os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"))
        self.browser = BrowserAgent()

    def process_task(self, user_input):
        # 步骤1：生成浏览器操作指令
        prompt = f"""
        用户请求：{user_input}
        请生成Playwright操作步骤，格式要求：
        {{
            "steps": [
                {{
                    "action": "goto|click|fill",
                    "type": "navigation|click|input",
                    "selector": "CSS选择器",
                    "value": "输入内容（可选）"
                }},
                // 更多步骤...
            ]
        }}
        """
        
        # 步骤2：获取结构化操作指令
        action_plan = self.ai_client.generate_response(prompt)
        
        # 步骤3：执行浏览器操作
        try:
            actions = json.loads(action_plan)
            result_html = self.browser.execute_actions(actions)
            
            # 步骤4：结果分析
            analysis_prompt = f"""
            原始网页内容：{result_html[:5000]}...（截断）
            用户需求：{user_input}
            请提取结构化数据并生成自然语言报告
            """
            
            final_report = self.ai_client.generate_response(analysis_prompt)
            return final_report
        except json.JSONDecodeError:
            return "操作指令生成失败，请重新尝试"

四、优化迭代阶段

1.性能优化技巧

使用Playwright的异步API
实现智能等待（替代固定等待时间）：

python 复制代码

self.page.wait_for_selector(selector, state="attached", timeout=5000)

五、典型用例演示

场景：商品价格监控

python 复制代码

orchestrator = TaskOrchestrator()
result = orchestrator.process_task(
    "请访问亚马逊中国，搜索'iPhone 15'，获取前3页商品的价格和评价数"
)
print(result)

执行流程：

生成导航到amazon.cn的操作指令
自动处理搜索框输入和搜索按钮点击
滚动翻页并提取数据
使用DeepSeek分析HTML结构并提取信息
生成包含价格趋势分析的Markdown报告

六、扩展方向建议

视觉集成：结合Playwright的截图功能+视觉模型进行验证
身份管理：实现多用户Cookie隔离存储
RPA扩展：集成桌面自动化库（如PyAutoGUI）突破浏览器限制
知识记忆：使用向量数据库存储历史操作记录