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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。