069 - Browser Use

KI-Agenten lernen, autonom im Browser zu
arbeiten und Ziele, die in natürlicher Sprache
formuliert werden, selbstständig zu erfüllen.


Wir beleuchten, wie diese KI-Agenten Webseiten verstehen:
entweder rein textbasiert durch die Analyse des
HTML-Codes, oder visuell mithilfe multimodaler
Modelle (MLMs), die Screenshots analysieren. Oft wird für beste
Robustheit ein hybrider Ansatz kombiniert.


Die Werkzeuge reichen von Google DevTools MCP
(Model Context Protocol) für Entwickler über lokale
Open-Source-Lösungen wie Nanobrowser, bis hin
zum Eigenbau mithilfe von Python-Frameworks wie
Langchain und Playwright. Lokale Modelle (z.B. über Olama) können
dabei für den Datenschutz genutzt werden.Das Potenzial ist groß
für die Automatisierung repetitiver Aufgaben,
wie Recherche, Datenextraktion, Formularausfüllung und technische
SEO-Analysen.


Als größte Herausforderungen gelten aktuell noch die mangelnde
Zuverlässigkeit bei sich ständig ändernden
Webseiten sowie neue Sicherheitsrisiken wie die
Prompt Injection, bei der Agenten unwissentlich bösartige,
versteckte Befehle ausführen können.