现状
最近 OpenClaw 火得一塌糊涂，18.6 万的 GitHub 星标，号称能"7×24 小时执行任务"的 AI 员工。很多人兴致勃勃地装上，准备让它帮忙自动抓数据、填表单、爬取竞品信息。结果呢？
打开 agent-browser 插件，你会发现它确实能打开浏览器、点击页面、抓取内容。但用不了多久就会遇到几个让人崩溃的问题：
第一是太慢。 每次操作都要等 AI 思考半天，还要把整个页面结构扔给模型，token 烧得你肉疼。
第二是不稳定。 今天能点中的按钮明天就点不中了，同样的任务三次会有一次失败。
第三是成本高。 那些看似简单的自动化任务，一个月下来账单能让你怀疑人生。
我一开始也踩过这些坑。直到后来发现了一个工具，才算是真正把 OpenClaw 的浏览器自动化能力发挥出来了。
这个工具叫 Browserwing
先说结论：Browserwing 不是要替代 OpenClaw 的 agent-browser ，而是让浏览器自动化部分更稳定、更快速、更省钱。
它的核心理念很简单：把你需要重复做的浏览器操作先录制下来，变成脚本，然后让 AI 来调用这些脚本，而不是让 AI 每次都从头开始思考和操作。
这么一来，所有的问题都解决了：
- 速度提升 10 倍以上，因为脚本执行是确定性的
- 成本降低 90%，AI 不需要每次都分析页面结构
- 成功率接近 100%，因为路径是固定的
实际案例：自动抓取淘宝商品信息
举个例子，假设你每天都要监控某个关键词下的淘宝商品价格和销量。
用纯 agent-browser 的方式，你要告诉 AI "打开淘宝，搜索 xxx ，抓取前 10 个商品的信息"。每次执行时，AI 都要重新理解页面结构、找到搜索框、输入关键词、点击搜索、等待加载、提取数据。整个过程慢且不稳定。
用 Browserwing 的方式是这样的：
第一步，录制脚本。
打开 Browserwing ，像平时一样操作浏览器：打开淘宝、输入关键词、点击搜索。Browserwing 会把你的一连串操作记录下来。
然后你告诉它 "把前 10 个商品的标题、价格、销量提取出来"，它会用 AI 把这些非结构化的信息转换成 JSON 格式。
第二步，设置变量。
把关键词换成 ${keyword} 这样的变量。现在这个脚本可以搜索任何你想要的关键词。
第三步，导出为 Skill 。
一键把脚本导出为 Claude Skill 格式，现在 OpenClaw 就能直接调用了。
第四步，OpenClaw 调用。
你只需要对 OpenClaw 说 "帮我监控这些关键词的淘宝价格"，它会调用你录好的脚本，传入不同的关键词，几秒钟就能完成一次搜索和数据提取。
对比一下
我做过测试，同样的任务：
| 方式 | 执行时间 | Token 消耗 | 成功率 |
|---|---|---|---|
| 纯 agent-browser | 45-60 秒 | 8000-12000 | 70-80% |
| Browserwing 脚本 | 3-5 秒 | 500-1000 | 98%+ |
这不是小的差距，是质的区别。
不用从零开始
你可能觉得 "录制脚本听起来也挺麻烦"。其实 Browserwing 有个脚本广场，里面已经有很多人上传了现成的脚本：
直接复制粘贴就能用，或者稍作修改就行。这比自己从头写快多了。
目前脚本广场覆盖的场景包括：
- 电商平台：淘宝、京东、拼多多的商品信息抓取、价格监控
- 内容平台：知乎、小红书、公众号的文章采集
- 社交媒体：微博热搜、抖音评论、B 站弹幕分析
- SaaS 工具：各类 CRM 、数据分析平台的数据导出
- 日常办公：发票识别、物流查询、工资条下载
这些脚本都是真实用户上传并在实际使用的，不是演示性质的花架子。你遇到的问题，很可能别人已经遇到过了。
技术细节
Browserwing 支持两种主要模式：
自动化模式：跟 playwright-mcp 、agent-browser 类似，让 AI 自由控制浏览器。适合探索性任务。
脚本模式：先录制固定路径，然后 AI 调用。适合重复性任务。
重点是这两种模式可以无缝切换。你可以先用自动化模式探索一遍，确定操作路径后，再录制成脚本供后续使用。
你还可以将多个脚本组合成一个 Skill ，形成完整的工作流：
部署很简单
npm install -g browserwing
browserwing
就会打开一个本地界面，接下来就是点点点的操作了。它有 Windows 、macOS 、Linux 版本，不需要什么复杂的配置。
导出的 Skill 可以直接在 OpenClaw 里加载，或者转成 MCP 协议供其他 AI 工具使用。
我的使用体验
我用这套组合大概一个月了，现在是这么用的：
每天早上 8 点，OpenClaw 自动调用脚本抓取竞品的电商价格变化，生成对比表发到邮件。
每周一上午，自动抓取知乎和 V2EX 上相关话题的热度数据，整理成周报。
有突发需求时，我会录制一个临时脚本，几分钟搞定，以后就能重复使用。
最爽的是，这些任务执行速度快到几乎感觉不到等待。以前让 AI 抓一页数据要等一分钟，现在几秒就搞定了。
一些建议
如果你也在用 OpenClaw 或类似的 AI Agent ，我建议：
- 对于重复性任务，一定要用脚本方式，不要每次让 AI 从头开始
- 先手动操作一遍确认路径可行，再录制成脚本
- 善用脚本广场，看看有没有现成的能用
- 脚本里用变量把可变部分抽离出来，这样复用性更强
最后
AI Agent 的未来肯定不是让 AI 每次都从头思考，而是把确定性的部分固化下来，让 AI 专注于决策和判断。Browserwing 就是这样的思路，它让 OpenClaw 真正变得实用了。
如果你也在为 AI 浏览器自动化的速度、成本、稳定性发愁，可以试试这个组合。GitHub 上就有，叫 browserwing/browserwing ，文档也挺详细的。
相关链接
- Browserwing GitHub: github.com/browserwing…
- 官网文档: browserwing.com/docs/zh
- 脚本广场: browserwing.com/zh/scripts
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