下面按“通用浏览器自动化库”和“更贴近 Agent（LLM）操作浏览器的封装/环境”两类整理一些开源选择，并附上适用场景建议。
1) 通用、成熟的开源浏览器自动化库（Agent 常用底座）
Playwright（推荐作为 Agent 底座）
- 语言：Node.js / Python / Java / .NET
- 特点：跨 Chromium/Firefox/WebKit；等待与并发更友好；定位能力强（text/role/aria 等）；支持 trace、视频、HAR。
- 对 Agent 友好点：
- 可拿到 DOM、可做截图（视觉 agent）、可通过 ARIA/role 提升稳定定位（比纯 CSS 更稳）。
- 常见用法：网页任务自动化、Agent 工具调用、端到端流程。
Selenium（生态最大）
- 语言：几乎全覆盖（Python/Java/C#/JS/…）
- 特点：基于 WebDriver 标准；对各种浏览器/企业环境兼容性强。
- 对 Agent 友好点：成熟、资料多；但在现代 SPA、等待/稳定性上通常不如 Playwright 省心。
Puppeteer
- 语言：Node.js（也有社区 Python 版，但主力是 Node）
- 特点：Chromium/Chrome 优先，走 CDP；上手快。
- 对 Agent 友好点：控制 Chrome 非常直接；但跨浏览器能力弱于 Playwright。
WebdriverIO（基于 WebDriver 的 Node 框架）
- 特点：插件/生态丰富，适合 Node 技术栈；能对接 Selenium Grid 等。
- 对 Agent 友好点：如果你的 Agent 运行在 Node 且要复用 WebDriver 基建，这是不错的选择。
Robot Framework + SeleniumLibrary（偏 RPA/测试编排）
- 特点：关键字驱动，适合把“浏览器操作”包装成可读性强的流程。
- 对 Agent 友好点：Agent 生成/修改关键字脚本，比直接写代码更可控（取决于团队偏好）。
2) 更贴近“Agent 操作浏览器”的开源封装/环境（更高层的动作抽象）
> 这类通常在 Playwright/Selenium 之上，提供：更高层动作（点击/输入/找元素）、页面状态提取（DOM/可访问性树/截图）、甚至为 LLM 准备的工具接口。
browser-use（Python，常被用来做 LLM Web Agent）
- 定位：给 LLM/Agent 一个“能理解网页并执行动作”的封装（底层多用 Playwright）。
- 优势：更贴近“让模型自己浏览网页”的用法（自动提取页面信息、生成可执行动作）。
- 注意：这类项目迭代快，稳定性/反爬对抗要看具体版本与站点。
WebArena / BrowserGym（研究/评测与训练环境，开源）
- 定位：为“网页任务型 Agent”提供标准化环境/任务/评测（通常配套浏览器控制脚本）。
- 优势：如果你做的是 Agent 能力评测、训练、benchmark，它们很合适。
- 注意：更偏研究与环境构建，不一定直接等同于生产级 RPA。
LangChain / LlamaIndex 等的浏览器工具封装（多为开源组件）
- 定位：把 Playwright/Selenium 包成 Tool（如“navigate / click / extract”）给 Agent 调用。
- 优势：你已经在用这些 Agent 框架时，上手快、可组合其它工具（搜索、数据库、API 等）。
- 注意：不同版本/组件质量差异较大；很多仍是“薄封装”，核心稳定性仍取决于 Playwright/Selenium。
3) 更底层：直接走 Chrome DevTools Protocol（CDP）
如果你要“更细粒度”控制（网络拦截、性能、覆盖率、模拟设备等），可以直接用 CDP 客户端库：- chrome-remote-interface（Node）
- pychrome（Python）
- 以及 Playwright/Puppeteer 本身也大量基于 CDP 能力（一般不需要自己再封一层）
4) 选型建议（面向 Agent）
- 想要稳、通用、易并发：优先 Playwright（再按需封装成 Agent 的工具层）。
- 已有 Selenium 基建/企业浏览器兼容要求强：选 Selenium/WebDriver。
- 只盯 Chrome、想走 CDP、Node 栈：选 Puppeteer 或直接 CDP。
- 想要“开箱即用的 LLM 浏览器 Agent”体验：看 browser-use 这类高层封装（但要预期维护成本/站点适配）。