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ego-lite：AI Agent 在隔离 Space 里自动填表，复杂任务最快快 2.6 倍

【免费下载链接】ego-liteThe fastest browser for AI agents to run browser automation, built for sharing your logged-in browser state with your AI agents, like Codex or Claude Code, without disturbing you. Zero cost, zero config.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/eg/ego-lite

让 AI Agent 自动填表，大概率卡在登录页：它没有你的 Cookie，进不了去，还会顺手抢走你正在看的标签页。ego-lite 是专为 AI Agent 打造的浏览器自动化浏览器：每个 Agent 在它内部的隔离 Space 里干活，直接继承你已登录的状态，从填表到提交一次跑完。4 个真实网页任务中，它比 agent-browser 最快完成快 2.6 倍，成本最多低 2.0 倍。

ego-lite 核心机制：隔离 Space，不抢你的浏览器

最能代表 ego-lite 的设计是隔离 Space：人和 Agent 在同一个浏览器里并行工作，各有独立标签集，Agent 永远抢不走你的屏幕。传统框架只是"通往浏览器的桥"：你得另备一个浏览器实例驱动，数据带不过去，你和 Agent 最后为控制权打架。

Agent 的入口是ego-browser命令：任何 Agent CLI（Claude Code、Codex、Cursor）都通过它驱动浏览器，页面操作全部封装成页面内的 JavaScript 函数。

快照质量、并行多任务等其余机制见 README.md 的功能表。

ego-lite 安装步骤：装完到跑通只要 4 步

三条安装路径任选，加一个"是否迁移 Chrome 数据"的选择，无需额外配置。

1. 装 App：直接下载 macOS（Apple Silicon / Intel）或 Windows 安装包安装；或运行npx skills add citrolabs/ego-lite只装ego-browser技能，Agent 第一次执行浏览器任务时引导你装 App；或克隆仓库（git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/eg/ego-lite），让 Agent 照 install.md 执行 install.sh（仅 macOS，自动下载对应架构安装包、装进 /Applications 并启动 App）。
2. 首次启动选"是否迁移 Chrome 数据"：选"是"，登录、Cookie、扩展、书签全部导入——表单任务里的"免登录"全靠这一步。
3. 验证命令：终端运行command -v ego-browser确认能打印路径。
4. 下第一个任务：在 Agent CLI 里输入/ego-browser加空格，用自然语言描述，比如让它打开某网站注册页并填写提交。

💡 Windows 上 PATH 只对之后启动的进程生效，验证前先开一个新终端；装完后 Agent 就能开页、操作、回报，你的标签页不受影响。

实操演示：让 Agent 自动填一张注册表

填表过程是固定闭环：观察 → 执行 → 验证，Agent 每轮都按这个节奏走。打开注册页的最小脚本：

ego-browser nodejs <<'EOF' const task = await taskSpace('fill signup form') const page = task.page('p1') await page.goto('https://example.com/signup') console.log(await page.snapshot()) EOF

接着走完整闭环：

1. taskSpace('fill signup form')—— 建立隔离 Space；后续轮次同名恢复，不推倒重来。
2. page.snapshot()—— 输出带@N引用和稳定定位符的页面语义树，Agent 靠它"认出"姓名、邮箱输入框。
3. page.fill("@21", "user@example.com")、page.click("loc=role:button[name='Sign in']")—— 精准填充并提交，多步操作组合在同一段脚本里一次执行。
4. page.waitForSelector(...)后再次page.snapshot()—— 等到期望状态出现，再快照验证，防止"以为提交了其实没有"。

填表最常用的 Page API：

完整 API 清单在 SKILL.md；按键映射、@N/ CSS / XPath 定位解析分别收在 keyboard.ts 和 element-resolver.ts，你不需要碰。

ego-lite 效果数据：复杂任务最快快 2.6 倍

官方做了两组对照，任务越复杂，差距越大。

第一组：4 个真实网页任务（抓取 OpenAI 帖子、LinkedIn 填求职申请、估算房贷、订机票），同一模型、同一 Agent，各跑 5 次取中位数。ego-browser 每项任务的速度和成本都领先：最快 2.6 倍（87 秒 vs 226 秒），成本最多低 2.0 倍（$0.21 vs $0.42）；订机票一项里 agent-browser 被 bot 检测直接卡住，ego-browser 166 秒完成。

第二组：Real-World Bench，31 个真实网站上的复杂自动化任务，5 个工具同批同裁判，ego-browser 在速度、成功率、成本三项领先，比其他工具快 47%～63%，完整数据见 README.md。

原因在架构：CLI 式框架每步都要"调用 → 等待 → 解读"，而 ego-lite 把能力包装成 Agent 直接调用的 JS 函数，多步任务一次成段输出，省掉大量往返和 token。

ego-lite 坑点与常见常见问题

Q1：Agent 会不会抢我的标签页、弄乱我的浏览器？不会。每个 Agent 在自己的隔离 Space 里工作，有自己的标签页集合；你能随时看到哪个 Space 正在跑 Agent，随时接管或停掉。你在 Agent 工作期间接管，它正在执行的操作会直接失败——正确行为是停下来等你，不是重试。

Q2：卡在图形验证码上，是不是能力不行？这是设计而非缺陷。Agent 调用task.handOff()把浏览器交还给你、说清楚你要做什么，你处理完说"继续"，它用takeOverTaskSpace()拿回控制权接着干，任何情况下不替你硬闯。因为 Space 默认继承登录态，大多数网站根本不用重新登录，真正要交接的场景比想象中少。

Q3：Windows 或 Linux 能用吗？macOS 和 Windows 已支持，Linux 在官方路线图上。install.sh 脚本仅支持 macOS；Windows 需从官网下载安装包，装完开新终端再验证ego-browser。

Q4：@N引用能跨轮次用吗？不能。@N只在最近一次snapshot()之后有效，页面变化后要先重新快照；跨轮次找同一个元素用loc=css:...、loc=role:...这类稳定定位符。

Q5：等待参数是秒还是毫秒？当前 v2 API（如page.waitForSelector的 timeout）时间值一律是毫秒；v1 兼容助手wait()则是秒。以ego-browser skill输出的当前版本文档为准，别混用。

🚀 下一步建议：先挑一个低风险表单（比如某网站的注册页）跑一遍"观察 → 执行 → 验证"完整流程，熟悉节奏后，再把更长的申请类工作流交给 Agent。

【免费下载链接】ego-liteThe fastest browser for AI agents to run browser automation, built for sharing your logged-in browser state with your AI agents, like Codex or Claude Code, without disturbing you. Zero cost, zero config.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/eg/ego-lite