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Stagehand 도구

StagehandToolStagehand 프레임워크를 CrewAI와 통합하여 에이전트가 자연어 지시를 사용해 웹사이트와 상호작용하고 브라우저 작업을 자동화할 수 있도록 합니다.

Stagehand는 Browserbase에서 개발한 강력한 브라우저 자동화 프레임워크로, AI 에이전트가 다음과 같은 작업을 수행할 수 있도록 합니다:

  • 웹사이트 탐색
  • 버튼, 링크, 기타 요소 클릭
  • 폼 작성
  • 웹 페이지에서 데이터 추출
  • 요소 관찰 및 식별
  • 복잡한 워크플로우 수행

StagehandTool은 Stagehand Python SDK를 감싸 CrewAI 에이전트에게 세 가지 핵심 원시 기능을 통해 브라우저 제어 능력을 제공합니다:

  1. Act: 클릭, 입력, 탐색과 같은 액션 수행
  2. Extract: 웹 페이지에서 구조화된 데이터 추출
  3. Observe: 페이지의 요소 식별 및 분석

이 도구를 사용하기 전에 다음을 확인하세요:

  1. API 키와 프로젝트 ID가 있는 Browserbase 계정
  2. LLM(OpenAI 또는 Anthropic Claude)용 API 키
  3. Stagehand Python SDK 설치

필수 종속성을 설치하세요:

Terminal window
pip install stagehand-py

StagehandTool은 두 가지 방법으로 구현할 수 있습니다:

1. 컨텍스트 매니저 사용하기 (권장)

섹션 제목: “1. 컨텍스트 매니저 사용하기 (권장)”
from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools import StagehandTool
from stagehand.schemas import AvailableModel
# Initialize the tool with your API keys using a context manager
with StagehandTool(
api_key="your-browserbase-api-key",
project_id="your-browserbase-project-id",
model_api_key="your-llm-api-key", # OpenAI 또는 Anthropic API 키
model_name=AvailableModel.CLAUDE_3_7_SONNET_LATEST, # 선택 사항: 사용할 모델 지정
) as stagehand_tool:
# Create an agent with the tool
researcher = Agent(
role="Web Researcher",
goal="Find and summarize information from websites",
backstory="I'm an expert at finding information online.",
verbose=True,
tools=[stagehand_tool],
)
# Create a task that uses the tool
research_task = Task(
description="Go to https://www.example.com and tell me what you see on the homepage.",
agent=researcher,
)
# Run the crew
crew = Crew(
agents=[researcher],
tasks=[research_task],
verbose=True,
)
result = crew.kickoff()
print(result)
from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools import StagehandTool
from stagehand.schemas import AvailableModel
# Initialize the tool with your API keys
stagehand_tool = StagehandTool(
api_key="your-browserbase-api-key",
project_id="your-browserbase-project-id",
model_api_key="your-llm-api-key",
model_name=AvailableModel.CLAUDE_3_7_SONNET_LATEST,
)
try:
# Create an agent with the tool
researcher = Agent(
role="Web Researcher",
goal="Find and summarize information from websites",
backstory="I'm an expert at finding information online.",
verbose=True,
tools=[stagehand_tool],
)
# Create a task that uses the tool
research_task = Task(
description="Go to https://www.example.com and tell me what you see on the homepage.",
agent=researcher,
)
# Run the crew
crew = Crew(
agents=[researcher],
tasks=[research_task],
verbose=True,
)
result = crew.kickoff()
print(result)
finally:
# Explicitly clean up resources
stagehand_tool.close()

StagehandTool은 특정 웹 자동화 작업을 위한 세 가지 명령 유형을 지원합니다.

act 명령어 유형(기본값)은 버튼 클릭, 양식 작성, 내비게이션과 같은 웹페이지 상호작용을 활성화합니다.

# Perform an action (default behavior)
result = stagehand_tool.run(
instruction="Click the login button",
url="https://example.com",
command_type="act" # Default, so can be omitted
)
# Fill out a form
result = stagehand_tool.run(
instruction="Fill the contact form with name 'John Doe', email '[email protected]', and message 'Hello world'",
url="https://example.com/contact"
)

extract 명령 유형은 웹페이지에서 구조화된 데이터를 가져옵니다.

# 모든 상품 정보 추출
result = stagehand_tool.run(
instruction="Extract all product names, prices, and descriptions",
url="https://example.com/products",
command_type="extract"
)
# 선택자를 사용하여 특정 정보 추출
result = stagehand_tool.run(
instruction="Extract the main article title and content",
url="https://example.com/blog/article",
command_type="extract",
selector=".article-container" # 선택적 CSS 선택자
)

observe 명령어 유형은 웹페이지 요소를 식별하고 분석합니다.

# 인터랙티브 요소 찾기
result = stagehand_tool.run(
instruction="Find all interactive elements in the navigation menu",
url="https://example.com",
command_type="observe"
)
# 폼 필드 식별
result = stagehand_tool.run(
instruction="Identify all the input fields in the registration form",
url="https://example.com/register",
command_type="observe",
selector="#registration-form"
)

다음 매개변수로 StagehandTool의 동작을 사용자 지정할 수 있습니다:

stagehand_tool = StagehandTool(
api_key="your-browserbase-api-key",
project_id="your-browserbase-project-id",
model_api_key="your-llm-api-key",
model_name=AvailableModel.CLAUDE_3_7_SONNET_LATEST,
dom_settle_timeout_ms=5000, # DOM이 안정될 때까지 더 오래 대기
headless=True, # 브라우저를 헤드리스 모드로 실행
self_heal=True, # 오류에서 복구를 시도
wait_for_captcha_solves=True, # CAPTCHA 해결을 기다림
verbose=1, # 로깅 상세 수준 제어 (0-3)
)
  1. 구체적으로 작성하기: 더 나은 결과를 위해 상세한 지침을 제공하세요
  2. 적절한 명령 유형 선택: 작업에 맞는 올바른 명령 유형을 선택하세요
  3. 셀렉터 사용하기: CSS 셀렉터를 활용하여 정확성을 높이세요
  4. 복잡한 작업 분할: 복잡한 작업 흐름을 여러 번의 도구 호출로 분할하세요
  5. 오류 처리 구현: 잠재적인 문제를 대비하여 오류 처리를 추가하세요

일반적인 문제 및 해결 방법:

  • 세션 문제: Browserbase와 LLM 공급자 모두의 API 키를 확인하세요.
  • 요소를 찾을 수 없음: 느린 페이지의 경우 dom_settle_timeout_ms를 늘리세요.
  • 동작 실패: 먼저 observe를 사용하여 올바른 요소를 식별하세요.
  • 불완전한 데이터: 지시사항을 개선하거나 구체적인 셀렉터를 제공하세요.

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