给 Browser Use 的结果打分:可复用的评估表
先说清楚它是什么:Browser Use 属于「智能体与自动化」方向的开源项目,让大模型操作浏览器的开源库。
用 AI 最容易犯的错是「看着不错就用了」,这篇给出一张可复用的打分表。
评分表(每项 1 到 5 分)
| 维度 | 看什么 | 1 分 | 5 分 |
|---|---|---|---|
| 成功率 | 一批测试任务中完全正确完成的比例 | 明显不合格 | 无需修改即可使用 |
| 稳定性 | 同样输入多次运行结果是否一致 | 明显不合格 | 无需修改即可使用 |
| 安全性 | 是否有越权操作或数据外泄风险 | 明显不合格 | 无需修改即可使用 |
| 成本 | 单次运行的调用次数与费用 | 明显不合格 | 无需修改即可使用 |
| 可排查性 | 失败时能否快速定位到具体步骤 | 明显不合格 | 无需修改即可使用 |
建议:任一维度低于 3 分就不要直接使用;总分用于比较不同提示词或不同工具的效果。
用一个任务试打分
定时提醒与汇总
输入:团队群聊或任务看板。
每天下午 6 点汇总今日新增和逾期任务,按负责人分组发送提醒,周五额外输出一周完成情况。
检查点:提醒内容与看板一致。
怎么让评分更可靠
- 同一批材料至少测 5 次,不只看最好的一次。
- 两人分别打分,分歧大的维度再讨论标准。
- 把 Browser Use 的结果与人工完成或 Playwright MCP 的结果放在一起盲评。
- 每次改提示词后用同一批材料复测。
延伸练习
发票与单据提取
输入:一批 PDF 发票或收据。
从这些单据中提取开票日期、金额、销售方名称和税号,输出为表格;任何字段识别置信度低时留空并标红,不要猜测。
检查点:低置信度字段留空。
线索整理流程
准备材料:每天从表单收到的客户咨询。
搭建一个流程:新表单提交后,AI 判断咨询类型(报价 / 售后 / 合作 / 其他),提取联系人和需求摘要写入表格,报价类自动通知销售群。分类不确定时标记为「待人工」。
检查点:不确定的情况进入人工。
知识库问答机器人
准备材料:一批产品文档和 FAQ。
用这些文档搭建问答机器人:回答只基于文档,找不到答案时回复「这个问题我需要转给同事」,并记录未解决问题供每周补充文档。
交付前确认:答不出时不编造。
常见问题:调用外部系统失败
增加重试和失败通知,记录请求参数便于排查。
常见问题:费用超出预期
给每次运行设上限,监控调用次数,先用小模型处理简单步骤。
常见问题:智能体陷入循环
设置最大步数和超时,关键步骤改为固定工作流。
概念补充:可观测性
记录每一步输入输出与耗时,便于排查和评估。
概念补充:工作流(Workflow)
按固定步骤执行的流程,可预测、易排错。
适合人群:客服人员
客服人员可以用 Browser Use 处理回复草稿、工单分类等工作。需要注意:不得以 AI 名义做出政策外承诺,涉及隐私的问题按流程处理。
注意事项
本文基于 Browser Use 公开的定位与通用用法编写,具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准,产品更新后界面和名称可能变化。
涉及个人信息、商业机密或受监管数据时,先确认 Browser Use 的数据处理条款,再决定能否使用。