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  • ego lite：为 AI 智能体打造的最快浏览器，你和 AI 并行工作互不打扰

    ego lite：为 AI 智能体打造的最快浏览器，你和 AI 并行工作互不打扰

    ego lite

    一、项目简介

    ego lite 是一个”人和 AI 智能体并行工作”的浏览器——你在前台正常浏览，你的 AI 智能体（Claude Code、Codex、Cursor 等）在后台各自独立的 Space 里跑网页自动化任务，两者互不抢标签、互不干扰，而且任务完成更快、消耗的 token 更少。

    与 browser-use、Vercel agent-browser 这类”浏览器自动化框架”不同，它们本身不带浏览器、需要另开一个浏览器来驱动，登录态往往带不过去；ego lite 则是一整个为”你和智能体共用”而设计的浏览器，无需额外配置，智能体通过 ego-browser 就能直接用上你真实的登录态和标签页。

    二、安装要求与快速上手

    环境要求：目前仅支持 macOS（Apple Silicon / Intel 均可），Windows 与 Linux 已在路线图中；需要一个支持 skills 的智能体 CLI（Claude Code、Codex、Cursor 或自定义）。

    三种安装方式（任选其一）：

    1. 直接下载 macOS 应用：从官网下载 .dmg，打开安装即可。安装后会自动把 ego-browser 技能加到每个智能体的 skills 目录。
    2. 用 npx 只装技能： 
      npx skills add citrolabs/ego-lite

      首次运行浏览器任务时，会引导你完成 ego lite 应用的安装。

    3. 让智能体自己装：把仓库地址粘给智能体，让它读取 skills/ego-browser/references/install.md 按步骤安装。

    首次启动时它只问一个问题：是否迁移 Chrome 数据。选”是”，你的智能体就继承了现有登录态、Cookie、扩展和书签。运行第一个任务时，在智能体 CLI 里输入 /ego-browser 加空格，然后用自然语言描述需求即可：

    ego-browser follow @ego_agent on x.com for me

    三、核心功能

    • 代码驱动而非命令行驱动，复杂任务更快更省 token：能力以 JavaScript 函数暴露给智能体，让它一次写出完整的多步脚本，而不是”调两个命令→看结果→再调两个”地反复循环。官方称复杂工作流比传统 CLI 方式快达 2.5 倍，工具调用次数大幅减少。
    • 每个智能体独享一个 Space：完全隔离的工作区，你在前台浏览、智能体在后台干活，互不干扰；随时可以查看哪个 Space 正在运行、接管或停止它。
    • 同一浏览器内多 Space 并行：Claude Code 在 10 个并行 Space 里丰富 10 条线索、Codex 在另外 5 个 Space 里抓取 5 个竞品网站，彼此不冲突，也不会抢走你的鼠标和标签页。
    • 业界最强的页面 Snapshot：得益于内核级定制，能可靠处理深层嵌套 iframe 等其他方案常常翻车的场景，为文本模型提供高质量的”页面视觉”输入。
    • 任何智能体都能通过 ego-browser 驱动：它是连接层，把浏览器暴露成一组页面内 JavaScript 工具（snapshot、fill、click、wait、navigate、capture），智能体写一段片段即可一次执行。

    四、典型使用场景

    1. 批量线索丰富 / 数据抓取：让 Claude Code 在多个并行 Space 里同时处理几十条销售线索，或让 Codex 并行抓取多个竞品站点信息，全程不打断你手头的浏览。
    2. 需要登录态的网页操作：因为继承了 Chrome 的 Cookie 与登录，智能体可以直接在你已登录的 X、后台系统、SaaS 面板里执行操作，省去每次重新登录的摩擦。
    3. 日常自动化小任务：像”帮我在 x.com 上关注某账号””填个表单””等页面加载完再截图”这类零散操作，一句自然语言交给智能体后台完成。

    五、性能对比

    官方在四个复杂网页自动化任务上，把 ego lite 与 Vercel 的 agent-browser 做了对比：每个任务最快提速达 2.5 倍，token 消耗显著更低，且任务越难差距越大。

    ego lite 与 agent-browser 性能对比

    六、推荐理由

    市面上大多数工具都能”自动化一个浏览器”，真正的区别在于：智能体拿到的是什么浏览器、你能否同时继续工作、以及它是为你已有的智能体服务还是绑死一个内置智能体。ego lite 的巧妙之处在于把”日常浏览器”和”智能体自动化”合二为一——你不用为了让 AI 干活而牺牲自己的浏览体验，也不必再维护一套独立的自动化环境和登录态。对于已经在用 Claude Code / Codex / Cursor 的人来说，一条 npx skills add 就能接上，几乎零迁移成本。目前它是免费、开源（MIT）、数据本地存储的，隐私上也更让人放心；唯一的门槛是暂时仅支持 macOS，Windows/Linux 用户可以先关注路线图。

    七、下载地址

    项目数据（截至发布时）：⭐ 3,387 Stars ｜ 🍴 164 Forks ｜ 语言 JavaScript ｜ 许可证 MIT

  • Cua：开源 Computer-Use 2.0 框架，让 AI 智能体像人一样操作电脑

    Cua：开源 Computer-Use 2.0 框架，让 AI 智能体像人一样操作电脑

    Cua 开源 Computer-Use 2.0 框架

    项目简介

    Cua 是 trycua 出品的一套开源「Computer-Use 2.0」基础设施，围绕「让 AI 智能体像人一样看屏幕、点按钮、敲键盘完成任务」这一目标，提供了四大模块——后台驱动（Cua Drivers）、智能体沙箱（Cua Sandboxes）、评测基准（Cua-Bench）与 macOS 虚拟化（Lume），覆盖从训练、评测到数据生成的全流程。它把「驱动—沙箱—评测—虚拟化」四件事拆成可独立使用又互相咬合的开源组件，MIT 协议、跨平台，并支持通过 MCP 接入 Claude Code、Cursor、Codex 等主流编码智能体。

    安装要求和过程

    环境要求：

    • Cua Drivers（后台驱动）：macOS 12+ / Windows 10+ / Linux（X11 或 Wayland）；需搭配 Claude Code、Cursor、Codex 等编码智能体。
    • Cua Sandboxes（沙箱）：Python 3.11+，pip install cua。
    • Cua-Bench（评测）：需 uv；Linux / macOS。
    • Lume（虚拟化）：Apple Silicon（M1+）macOS，依赖 Apple Virtualization.Framework。

    快速安装：

    # 1) Cua Drivers — 后台驱动原生桌面应用（macOS / Linux）
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://cua.ai/driver/install.sh)"
#  Windows (PowerShell)
irm https://cua.ai/driver/install.ps1 | iex

# 2) Cua Sandboxes — 任意系统的智能体沙箱
pip install cua

# 3) Lume — macOS 虚拟化
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://cua.ai/lume/install.sh)"

# 4) Cua-Bench — 评测与 RL 环境
git clone https://github.com/trycua/cua && cd cua/cua-bench
uv tool install -e . && cb image create linux-docker

    核心功能

    Cua 四大模块生态图

    1. 后台 Computer-Use 驱动：在 macOS / Windows / Linux 上后台驱动原生应用，智能体点击、键入、校验，全程不抢走你的光标与窗口焦点；同一套 CLI + MCP 服务器可接入 Claude Code、Cursor、Codex、OpenClaw 等。
    2. 跨 OS 智能体沙箱：一个统一 API 调度任意系统的 VM/容器（Linux / macOS / Windows / Android 及 BYOI），看屏、点击、执行代码，云端或本地（QEMU）皆可。
    3. 评测与 RL 基准（Cua-Bench）：在 OSWorld、ScreenSpot、Windows Arena 上评测 computer-use 智能体，并导出轨迹用于训练与强化学习。
    4. macOS 原生虚拟化（Lume）：基于 Apple Virtualization.Framework，在 Apple Silicon 上以近原生性能创建、管理 macOS / Linux 虚拟机，支持 unattended 无人值守安装。
    5. 开放可组合生态：cua-driver / cua-agent / cua-sandbox / cua-computer-server / cua-bench / lume / lumier 七大包，lumier 还提供 Docker 兼容接口，便于把 Lume 虚拟机接入现有编排。

    典型使用场景

    Cua 后台 Computer-Use 工作流

    • 给编码智能体一台「电脑」：把 Cua Sandbox 接进 Claude Code，让它在隔离的 macOS / Windows 虚拟机里自行打开浏览器、跑脚本、截图验证，完成端到端任务而不污染本机。
    • 后台自动化办公流：用 Cua Drivers 在后台驱动 Slack、Excel、浏览器等原生应用，自动填表、导出报表、跨软件搬运数据，你依旧能正常用电脑。
    • 评测与训练自己的 CUA 模型：用 Cua-Bench 在标准化环境里跑基准、收集轨迹，进而做监督微调或 RL，持续改进自家 computer-use 模型。

    推荐理由

    一句话：如果你在折腾「让 AI 操作电脑」，Cua 是目前最完整、最务实的开源底座。它把「驱动—沙箱—评测—虚拟化」四件事拆成了可独立使用又互相咬合的模块——想给 Agent 加双手，用 Drivers；想搞评测训练，用 Bench；想在 Mac 上批量起虚拟机，用 Lume。MIT 协议、跨平台、支持 MCP 接入主流编码助手，落地门槛低。相比闭源的 Operator / Manus 类服务，Cua 把控制权和数据都留在你手里——这正是本地优先时代最该有的样子。

    下载地址