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Dify 与 Browser-use 的结合使用，能够通过 AI 决策与自动化交互的协同，构建智能化、场景化的业务流程。
以下是两者的整合思路与技术落地方案： 一、核心组合逻辑 分工定位 Dify：作为AI模型调度中枢，负责自然语言理解、决策生成、…大模型——Dify 与 Browser-use 结合使用
Dify 与 Browser-use 的结合使用，能够通过 AI 决策与自动化交互的协同，构建智能化、场景化的业务流程。
以下是两者的整合思路与技术落地方案： 一、核心组合逻辑
分工定位 Dify：作为AI模型调度中枢，负责自然语言理解、决策生成、数据处理（如文本分析、意图识别、动态指令生成）。Browser-use：作为执行终端，按Dify输出的结构化指令模拟人类操作浏览器（如点击、表单填写、数据抓取、页面跳转）。协同模式：形成「AI决策→自动化执行→数据反馈→模型优化」的闭环。 二、典型应用场景 场景1：动态数据驱动的智能爬虫
流程： ① Browser-use抓取动态网页（如JavaScript渲染的电商页面）→ ② 原始数据输入Dify进行清洗、分类、关键词提取→ ③ Dify生成下一步爬取指令（如翻页、切换筛选条件）→ ④ Browser-use执行新指令并循环反馈。优势：突破传统爬虫的静态规则限制，通过AI动态调整抓取策略。
