วิธีการสร้างตัวแทน AI ที่จัดการกับงานเบื่อสําหรับคุณ

Ah, AI agents... the hottest trend in technology right now. Everyone's hyped about them being the future of work. หลังจากที่พวกเขาสามารถทําได้ทุกอย่างและจะอัตโนมัติงานส่วนใหญ่เพื่อให้เรามีเวลามากขึ้น, ใช่? ดี... sort of. ความจริง? ตัวแทนส่วนใหญ่จะถูกบล็อกโดยเว็บไซต์หรือสูญหายในขณะที่พยายามดําเนินการงาน ในการทําอย่างแท้จริงหนึ่งที่ทํางานคุณจําเป็นต้องมีเทคนิคชั้นนําเท่านั้น การรวมกันที่เหมาะสมของเครื่องมือสามารถเปลี่ยนตัวแทน AI เป็นเครื่องอัตโนมัติงานที่แท้จริง ทําตามบทเรียนนี้และเรียนรู้วิธีการสร้างตัวแทน AI ที่สามารถอัตโนมัติงานอย่างแท้จริงสําหรับคุณ! ทําไมผู้ประกอบการ AI ส่วนใหญ่ไม่ได้ส่งมอบ ความฝันของการมีงานอัตโนมัติ AI สําหรับเราคือเหตุผลที่ตัวแทน AI ได้รับการคิดค้นในสถานที่แรก นั่นคือเหตุผล” "กลายเป็นแนวโน้มและทําไมการกระโดดยังคงสูง ตัวแทน AI ตัวแทน AI imagine a world where all the boring, repetitive stuff gets handled by AI so we can save time. เสียงที่สมบูรณ์แบบ, right? ด้วยวิธีนี้เราสามารถมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่สําคัญอย่างแท้จริง: เก็บ V-Bucks ใน Fortnite หรือขัดรูใน Elden Ring สนุกไปข้างหน้าถ้าคุณเคยเล่นกับตัวแทน AI เช่น หรือพยายามสร้างตัวเองคุณรู้ความจริงที่เศร้า: เปิดตัวผู้ประกอบการ AI agents rarely live up to expectations! นี่คือบางส่วนของเหตุผลหลักที่ตัวแทน AI flop: พวกเขาไม่สามารถโต้ตอบกับเว็บไซต์หรือแอพเดสก์ท็อปเช่นเดียวกับมนุษย์จริง LLMs พลังงานพวกเขาสามารถไม่คาดการณ์ได้ให้ผลที่แตกต่างกันในการป้อนข้อมูลเดียวกัน แม้ว่าพวกเขาจะใช้เบราว์เซอร์เทคนิคป้องกันบอทเช่น CAPTCHAs จะหยุดพวกเขาเย็น ไม่เหมือนกับมนุษย์ตัวแทน AI มักจะขาดเหตุผลที่เหมาะสมและพยายามที่จะปรับตัวเมื่อเผชิญกับสถานการณ์นอกเหนือจากการเขียนโปรแกรมของพวกเขา ปัญหาไม่ได้เป็น ของตัวแทน AI แทนนั้นเป็นเทคนิคที่คุณใช้ในการสร้างพวกเขา ความคิด ดังนั้นให้เราหยุดการสูญเสียเวลาและคิดถึงวิธีการสร้าง . AI agent that can actually automate browser tasks for you ทําตัวแทน AI อัตโนมัติสิ่งที่คุณหลงใหลทํา: ขั้นตอนตามขั้นตอนสอน ในบทนี้คุณจะผ่านการสร้างตัวแทน AI ที่สามารถจัดการกับหนึ่งในงานที่น่าเบื่อที่สุด (แม้แต่สําคัญ) ที่มีอยู่: งานล่าสัตว์ ตัวแทน AI ที่เกิดขึ้นจะสมาร์ทพอที่จะ: เยี่ยมชม Google ค้นพบแพลตฟอร์มงาน เรียกดูรายการตามตําแหน่งและความชอบที่คุณต้องการ สกัดงานที่น่าสนใจ ส่งออกไปยังไฟล์ JSON ที่สะอาด และถ้าคุณต้องการไปข้างหน้าคุณจะพบทรัพยากรเกี่ยวกับวิธีการให้อาหาร CV ของคุณเพื่อให้ตัวแทนสามารถเรียนรู้โปรไฟล์ของคุณและประยุกต์ใช้โดยอัตโนมัติในการแข่งขันที่ดีที่สุด - ทั้งหมดโดยไม่ต้องยกนิ้ว ⚠️สําคัญ: นี่เป็นเพียงตัวอย่าง! ตามที่กล่าวถึงก่อนท้ายของคู่มือนี้ตัวแทนเดียวกันสามารถปรับแต่งให้เข้ากับเกือบทุกกระบวนการทํางานบนเบราว์เซอร์ได้โดยเพียงแค่เปลี่ยนคําอธิบายงาน : นี่เป็นเพียงตัวอย่าง! ตามที่กล่าวไว้ก่อนท้ายของคู่มือนี้ตัวแทนเดียวกันสามารถปรับแต่งให้เข้ากับเกือบทุกกระบวนการทํางานบนเบราว์เซอร์ได้โดยเพียงแค่เปลี่ยนคําอธิบายงาน ⚠️ Important ลองดําน้ําใน ข้อกําหนด เพื่อปฏิบัติตามด้วยกวดวิชานี้ให้แน่ใจว่าคุณมี: คีย์ API LLM (เราจะใช้ Gemini เนื่องจากเป็นฟรีในการใช้ผ่าน API แต่ OpenAI, Anthropic, Ollama, Groq และอื่น ๆ ยังทํางานได้) บัญชี Bright Data ด้วยการเปิดใช้งาน API Browser (อย่ากังวลเกี่ยวกับการตั้งค่าในขณะนี้เนื่องจากคุณจะได้รับการแนะนําผ่านในบทเรียนนี้) Python ≥ 3.11 ติดตั้งในท้องถิ่น เพื่อเร่งความเร็วเรายังคิดว่าคุณมีโครงการ Python ที่ตั้งค่าด้วย สภาพแวดล้อมเสมือนจริงในสถานที่ uv ขั้นตอน #1: ติดตั้งเบราว์เซอร์ ดังกล่าวก่อนหน้านี้ตัวแทน AI ส่วนใหญ่ล้มเหลวเพราะพวกเขาตีผนังข้อ จํากัด ของเทคโนโลยี รูปแบบเพียง แต่ไม่เพียงพอ ดังนั้นสิ่งที่หนึ่งในเครื่องมือที่ดีที่สุดในการสร้างตัวแทน AI ที่สามารถทําสิ่งต่างๆภายในเบราว์เซอร์ได้ 👉 ! Browser Use ใช้เบราว์เซอร์ ไม่เคยได้ยินเกี่ยวกับมัน? ไม่ต้องกังวล! ลองดูวิดีโอนี้หรือดูเอกสารอย่างเป็นทางการ: https://www.youtube.com/watch?v=zGkVKix_CRU&embedable=true สิ่งแรกแรกเปิดใช้งานของคุณ venv และติดตั้ง แพคเกจจาก PyPI: uv browser-use uv pip install browser-use ภายใต้ฝาครอบห้องสมุดนี้ทํางานบน Playwright ดังนั้นคุณยังจําเป็นต้องจับไบนารี Chromium ที่มันขึ้นอยู่ เพื่อทําเช่นนี้เรียกใช้: uvx playwright install chromium --with-deps --no-shell Boom! 💥 ตอนนี้คุณตั้งค่ากับตัวแทนอัตโนมัติเบราว์เซอร์ AI powerhouse ขั้นตอน #2: รวม LLM ตัวแทน AI จะไม่ทําได้มากโดยไม่มี AI (ช็อค, ) ดังนั้น . Browser Use supports a long list of LLM providers, but we’ll focus on Gemini, the one highlighted on the . your agent needs a language model to properly think เบราว์เซอร์อย่างเป็นทางการใช้ GitHub หน้า ทําไม Gemini? เพราะมันเป็นหนึ่งใน LLM น้อย ๆ ที่มีการเข้าถึง API และขีด จํากัด อัตราที่งดงามที่ทําให้มันฟรีในการเล่น เอาคีย์ API Gemini ของคุณและเก็บไว้ใน ไฟล์ในโฟลเดอร์โครงการของคุณเช่นนี้: .env GEMINI_API_KEY= ต่อไปสร้าง ไฟล์ซึ่งจะประกอบด้วยกลยุทธ์การกําหนดตัวแทน AI เริ่มต้นโดยการอ่าน envs จาก การใช้ (ซึ่งมาพร้อมกับ ) : agent.py .env python-dotenv browser-use from dotenv import load_dotenv # Read the environment variables from the .env file load_dotenv() จากนั้นกําหนดการรวม LLM ของคุณ: from browser_use import ChatGoogle # The LLM powering the AI agent llm = ChatGoogle(model="gemini-2.5-flash") น่าประหลาดใจ! คุณมีเครื่องยนต์ AI ของคุณพร้อม เวลาในการกําหนดและสร้างส่วนที่เหลือของกลยุทธ์ของตัวแทนของคุณ ขั้นตอน #3: อธิบายการทํางานตามเบราว์เซอร์เพื่ออัตโนมัติ วิธีที่คุณอธิบายงานให้กับตัวแทนของคุณคือทุกอย่าง LLM ที่คุณตั้งค่าในการใช้เบราว์เซอร์ทํางานเช่นเดียวกับคําแนะนําของคุณดังนั้นใช้เวลาในการสร้างคําแนะนําที่ชัดเจนรายละเอียด แต่ไม่ซับซ้อนมากเกินไป นี่คือขั้นตอนที่สําคัญที่สุดในการใช้งาน ดังนั้นโปรดตรวจสอบคู่มือเกี่ยวกับการออกแบบอย่างรวดเร็วและปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการใช้เบราว์เซอร์เพื่อเพิ่มผลลัพธ์ คุณอาจต้องการการทดลองและข้อผิดพลาดหลายครั้ง เนื่องจากนี่เป็นเพียงตัวอย่างให้เราทําอย่างง่ายดายและอธิบายภารกิจการทํางานของเบราว์เซอร์เช่นนี้: task = """ Search on Google for software engineer jobs in New York. 1. Choose a job posting page. 2. On the chosen site, filter for jobs published within the last 24 hours. 3. For each job listing, extract the key details, including the job posting URL and the apply URL (if available). 4. Return all results as a JSON list. """ ดังที่คุณเห็นคุณจะให้ตัวแทนของคุณมีเสถียรภาพมากมายซึ่งสมบูรณ์แบบเมื่อพิจารณาถึงความสามารถและความยืดหยุ่นของการใช้งานเบราว์เซอร์! : ในการตั้งค่าในโลกจริงคุณควรอ่านตัวเลือกจากไฟล์การกําหนดค่าและฉีดลงในคําแนะนําของคุณ สิ่งนี้ทําให้ตัวแทนของคุณสามารถปรับแต่งได้สําหรับการค้นหาที่แตกต่างกัน พิจารณาชื่องานที่แตกต่างกันสถานที่ทักษะที่จําเป็นตัวเลือกของ บริษัท ทางไกล vs บนเว็บไซต์และอื่น ๆ สําหรับวิธีการที่คล้ายกันโปรดอ่านคู่มือของเรา . Tip สร้าง LinkedIn Job Hunting AI Assistant ขั้นตอน #4: กําหนดและเรียกใช้ตัวแทน ใช้เบราว์เซอร์ ใช้เพื่อสปินตัวแทน AI ที่ควบคุมโดย LLM ที่กําหนดค่าของคุณซึ่งสามารถจัดการกับงานที่คุณกําหนดไว้ก่อนหน้านี้: from browser_use import Agent agent = Agent( llm=llm, task=task, ) ปืนตัวแทนของคุณเช่นนี้: history = agent.run_sync() สมบูรณ์แบบ! ตอนนี้ทุกอย่างที่เหลือคือการจับผลลัพธ์จากตัวแทน AI ของคุณและส่งออกไปยัง JSON (หรือรูปแบบใด ๆ ที่คุณต้องการ) ขั้นตอน #5: ส่งออกไปยัง JSON เอาเอาท์พุทจากตัวแทนของคุณ (ซึ่งควรเป็นรายชื่องาน JSON ที่สะอาด) และวางไว้ใน ไฟล์ : .json import json output_data = history.structured_output with open("jobs.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(output_data, f, ensure_ascii=False, indent=4) ที่นี่เราไป! ภารกิจเสร็จสมบูรณ์ ตัวแทนจัดการงานเบื่อที่บริการของคุณ! ขั้นตอน #6: แก้ไขข้อ จํากัด ของตัวแทน การใช้เบราว์เซอร์เป็นที่น่าตื่นตาตื่นใจ - แต่ไม่น่ากลัว หากคุณพยายามเรียกใช้ตัวแทน AI ของผู้จัดการเบราว์เซอร์ของคุณในขณะนี้อาจถูกบล็อก ซึ่งอาจเกิดขึ้นเนื่องจาก reCAPTCHA ของ Google: (ดู ฯลฯ วิธีการแก้ปัญหา reCAPTCHA อัตโนมัติ หากมันหลีกเลี่ยงสิ่งนั้นก็ยังคงมีหน้าการตรวจสอบมนุษย์ของ Indeed ที่ใช้ Cloudflare: ข้อผิดพลาดเหล่านี้เป็นเรื่องปกติโดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณ —ซึ่งให้เป็นจริงคือสิ่งที่คุณต้องการ ไม่มีใครต้องการเครื่องเชื่อมต่อไว้เป็นเวลาไม่กี่นาทีในขณะที่จัดการกับงาน! run the script on a server or in headless mode ดังนั้นใช่ทั้งหมดนี้ตั้งค่าการสร้างตัวแทน AI ที่ล้มเหลว ... เช่นเดียวกับคนอื่น ๆ มันเป็นการสูญเสียเวลาหรือไม่ Nope, as ! the tutorial isn’t over yet ยังคงมีขั้นตอนที่สําคัญที่สุด ขั้นตอนที่ทําให้สิ่งนี้ทั้งหมดทํางานจริง ขั้นตอน #8: รวมตัวแทนเบราว์เซอร์ ตัวแทนของคุณล้มเหลวเพราะเว็บไซต์ที่มีการโต้ตอบสามารถตรวจจับได้เป็นบอทอัตโนมัติ วิธีนี้เกิดขึ้น? มีเหตุผลมากมายรวมถึง: การทําลายนิ้วมือของเบราว์เซอร์: เซสชั่นเบราว์เซอร์ที่สร้างขึ้นโดยเริ่มต้นใน Playwright เป็นแบบทั่วไปและไม่ดูเหมือนผู้ใช้จริง ตัว จํากัด อัตรา: ตัวแทนของคุณสิ้นสุดทําคําขอมากเกินไปในเวลาสั้น (คลาสสิกสําหรับอัตโนมัติไม่ใช่มนุษย์) ซึ่งทําให้เกิดความสงสัยทันที ชื่อเสียง IP : สคริปต์อัตโนมัติมากขึ้นที่คุณเรียกใช้จาก IP ของคุณมากขึ้นโซลูชั่นเช่น Cloudflare ย้ายคุณเป็นบอทที่มีศักยภาพเพิ่มโอกาสในการตรวจสอบ CAPTCHA หรือการตรวจสอบอื่น ๆ ดังนั้นวิธีการแก้ปัญหาคืออะไร? เบราว์เซอร์ที่: ดําเนินการเซสชั่นเช่นมนุษย์จําลองพฤติกรรมของผู้ใช้จริง สามารถแก้ CAPTCHA โดยอัตโนมัติหากปรากฏ การบูรณาการกับเครือข่ายพร็อกซี่ที่มีล้าน IP ที่หมุนเพื่อหลีกเลี่ยงข้อ จํากัด อัตรา ทํางานในคลาวด์เพื่อการปรับขนาดได้ไม่สิ้นสุด รวมกันอย่างราบรื่นกับ AI นี่คือความฝันหรือไม่ Nope! มันมีอยู่และเรียกว่า อะไร ) ! ตัวแทนเบราว์เซอร์ เบราว์เซอร์ API ตัวแทนเบราว์เซอร์ ตัวแทนเบราว์เซอร์ https://www.youtube.com/watch?v=T59GCkpk5zY&embedable=true และคุณจะจบลงในหน้านี้: ติดตามคู่มือการบูรณาการ Agent Browser อย่างเป็นทางการ คัดลอก URL การเชื่อมต่อของคุณ (เน้นในสีแดง) และเพิ่มไปยัง ไฟล์เช่นนี้: .env BRIGHT_DATA_BROWSER_AGENT_URL= จากนั้นอ่านใน และกําหนด object to instruct Browser ใช้เพื่อเชื่อมต่อกับเบราว์เซอร์ระยะไกล: agent.py Browser import os from browser_use import Browser BRIGHT_DATA_BROWSER_AGENT_URL = os.getenv("BRIGHT_DATA_BROWSER_AGENT_URL") browser = Browser( cdp_url=BRIGHT_DATA_BROWSER_AGENT_URL ) ต่อไปผ่าน ข้อตกลงกับตัวแทนของคุณ: browser agent = Agent( llm=llm, task=task, browser=browser, # <--- ) ตัวแทน AI ของคุณจะดําเนินการงานในตัวอย่าง Agent Browser แบบระยะไกลในขณะที่ อะไร Clutch! no longer being blocked or interrupted วางมันทั้งหมดด้วยกัน สุดท้ายของคุณ ควรมี: agent.py from browser_use import ChatGoogle, Agent, Browser from dotenv import load_dotenv import json import os # Read the environment variables from the .env file load_dotenv() # The LLM powering the AI agent llm = ChatGoogle(model="gemini-2.5-flash") # The task the AI agent will do on your behalf task = """ Search on Google for software engineer jobs in New York. 1. Choose a job posting page. 2. On the chosen site, filter for jobs published within the last 24 hours. 3. For each job listing, extract the key details, including the job posting URL and the apply URL (if available). 4. Return all results as a JSON list. """ # Read the Bright Data Browser Agent CDP URL from the env BRIGHT_DATA_BROWSER_AGENT_URL = os.getenv("BRIGHT_DATA_BROWSER_AGENT_URL") # Configure a remote browser browser = Browser( cdp_url=BRIGHT_DATA_BROWSER_AGENT_URL ) # Define an AI agent to perform the task in the configured browser agent = Agent( llm=llm, task=task, browser=browser, ) # Execute the AI agent history = agent.run_sync() # Export the found jobs to a JSON output file output_data = history.structured_output with open("jobs.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(output_data, f, ensure_ascii=False, indent=4) ทดสอบมันโดยเรียกใช้กับ: python agent.py ดังที่คุณสามารถเห็นจากการดําเนินการ GIF ที่คุณสามารถสร้างได้จากการใช้เบราว์เซอร์ (สมบูรณ์แบบสําหรับการแก้ไขปัญหา ) ตัวแทน AI ตอนนี้สามารถเข้าถึง Google แล้ว Indeed และกรองงานโดยใช้เกณฑ์ที่ต้องการ (โพสต์ภายใน 24 ชั่วโมงที่ผ่านมา) ผลจะเป็น a ไฟล์ในโฟลเดอร์โครงการของคุณ: jobs.json ไฟล์นี้มีข้อมูลงานทั้งหมดที่สกัดจาก Indeed พร้อมใช้งานสําหรับ: [ { "job_title": "Software Engineer", "company": "Twitch Interactive, Inc.", "location": "New York, NY", "salary": "$99,500 - $200,000 a year", "employment_type": "Full-time", "benefits": [ "Parental leave", "401(k)", "Health insurance", "Paid time off", "Employee discount", "Vision insurance" ], "apply_url": "https://www.indeed.com/rc/clk?jk=d57f1f5ae2ce39b2&bb=KSTlUgVEMf-eBJjV36L3azapF2zEi4bBvUN2hIAcYXrYbXRZ5eWSuITPoUpo_Z8dlLX2UOM82XGDxHt0-Ahisofl6e8m0YvqC6Hh37bUv4Ph18Wp4oM2lqjW0jgm6q24kmXmCEOn4ZCXxMbVvGx1Lw%3D%3D&xkcb=SoAR67M3sAK4p3SDqh0LbzkdCdPP&fccid=fe2d21eef233e94a&vjs=3" }, // other job postings omitted for brevity... { "job_title": "Fullstack .NET Developer, Analyst", "company": "MUFG Bank, Ltd.", "location": "Hybrid work in Jersey City, NJ 07302", "salary": "$87,000 - $123,000 a year", "employment_type": "Full-time", "benefits": [ "Tuition reimbursement", "Paid parental leave", "Parental leave", "Health insurance", "Retirement plan", "Paid holidays" ], "apply_url": "https://www.indeed.com/rc/clk?jk=88f53bba78bb73d9&bb=KSTlUgVEMf-eBJjV36L3a5W1vAjJi2KOYfFuFmAdZolzMxeST7LmPwBH3Nh_N5WyZz05vH6_vGPa9dHkj6jgfo9yTQnbXCmfxYezDirnxuSYqjnNthL3s5UtUFYUkLK_DbCh8F545E0wDidVKUnxVQ%3D%3D&xkcb=SoBM67M3sAK4p3SDqh0FbzkdCdPP&fccid=3b98171e4a0fd997&vjs=3" } ] Wow! ในประมาณ 40 บรรทัดของรหัสคุณเพิ่งสร้าง (ต้องการความคิดบางอย่าง? หยุดแน่นอีกไม่กี่นาทีและตรวจสอบบทถัดไป) AI agent that can automate virtually any browser task for you! หากคุณต้องการระดับขึ้น คุณยังสามารถรวมเข้ากับเหตุผลเพื่ออ่าน CV ของคุณและสมัครตําแหน่งโดยอัตโนมัติตามที่แสดงใน . ตัวอย่างการใช้เบราว์เซอร์อย่างเป็นทางการบน GitHub ขอบคุณ ตอนนี้คุณสามารถสร้างตัวแทน AI ที่ไม่สามารถหยุดชะลอได้ซึ่งจัดการกับงานที่น่าเบื่อทั้งหมดที่เสียเวลาและพลังงานของคุณ การปฏิวัติตัวแทน AI คือตอนนี้! Bright Data's Agent Browser integration in Browser Use ตัวอย่างของงานเบื่อที่คุณสามารถอัตโนมัติด้วยตัวแทนนี้ ต้องการความคิดบางอย่างสําหรับงานและงานที่ตัวแทน AI นี้สามารถจัดการได้หรือไม่ ตรวจสอบเหล่านี้: ค้นหาและวางแผนเที่ยวบิน ✈️: ให้ AI ค้นหาเที่ยวบินเปรียบเทียบตัวเลือกและแม้กระทั่งจองตั๋วตามความต้องการของคุณ สกัดข้อมูลสภาพอากาศสําหรับหลายเมือง ️: รับข้อมูลสภาพอากาศแบบเรียลไทม์สําหรับทุกเมืองที่คุณเดินทางเพื่อให้คุณพร้อมเสมอ การกําหนดเวลาโทรสําหรับคุณ : ขึ้นอยู่กับ Calendly หรือเครื่องมือที่คล้ายคลึงกันและ AI จะจัดประชุมตามความพร้อมของคุณ ติดตามราคาผลิตภัณฑ์ของ Amazon และซื้อที่ต่ํา: ตรวจสอบราคาผลิตภัณฑ์และซื้อรายการโดยอัตโนมัติเมื่อพวกเขาเข้าถึงราคาเป้าหมายของคุณ รวบรวมหัวข้อข่าว : รวบรวมและสรุปข่าวล่าสุดจากหลายแหล่งเพื่อให้คุณไม่พลาดสิ่งสําคัญใด ๆ ซื้ออาหารสําหรับคุณ : ให้รายการช้อปปิ้งและ AI จะซื้ออาหารของคุณออนไลน์โดยอัตโนมัติช่วยให้คุณประหยัดเวลา ต้องการความคิดเพิ่มเติม? ค้นพบคนอื่น ๆ . AI Agent ใช้กรณีและสถานการณ์ ความคิดสุดท้าย ตอนนี้คุณรู้วิธีสร้างตัวแทน AI ที่จัดการกับงานเบราว์เซอร์ที่น่าเบื่อซ้ําซ้อนและใช้เวลานานสําหรับคุณ มันจะไม่เป็นไปได้โดยไม่ต้อง , หนึ่งในห้องสมุดตัวแทน AI ที่เย็นที่สุดที่นั่น - แต่ผู้เปลี่ยนแปลงเกมที่แท้จริงคือ Bright Data ซึ่งให้ AI ของคุณตัวอย่างเบราว์เซอร์คลาวด์พร้อมตัวแทนที่ไม่สามารถหยุดชะลอได้ Browser Use Agent Browser ที่ Bright Data ภารกิจของเราเป็นเรื่องง่าย: ทําให้ AI สามารถเข้าถึงได้แก่ทุกคนทุกที่แม้แต่ผู้ใช้อัตโนมัติ จนถึงครั้งต่อไปให้กล้าหาญและสร้างอนาคตของ AI ด้วยความคิดสร้างสรรค์