AutoBrowseは、LLM駆動のウェブ自動化を可能にする開発者向けライブラリです。大規模な言語モデルを活用して、検索、ナビゲート、インタラクション、情報抽出などのブラウザアクションを計画・実行します。プランナーとエグゼキューターのパターンを使用し、高レベルのタスクをステップごとのアクションに分解し、JavaScriptレンダリング、フォーム入力、リンクトラバース、コンテンツ解析を処理します。出力は構造化データまたは要約であり、研究、データ収集、自動テスト、競争情報のワークフローに最適です。

browse-for-meは、OpenAIモデルによって制御されるヘッドレスChromium（Puppeteer）を利用し、ユーザー定義の指示を解釈します。ユーザーはターゲットURL、クリックやフォーム送信、抽出データポイントなどを指定した設定ファイルを作成します。エージェントは各ステップを自律的に実行し、エラー時にはリトライを行い、構造化されたJSONまたはプレーンテキストの要約を返します。複数ステップシーケンス、スケジューリング、環境変数に対応し、ウェブスクレイピングやサイト監視、自動テスト、コンテンツ要約などの作業を効率化します。

Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agentは、ウェブスクレイピング技術と大規模言語モデルの能力を組み合わせて、研究ワークフローを自動化するように設計されています。ユーザーはターゲットドメインを定義し、URLパターンや検索クエリを指定し、BeautifulSoupなどのライブラリを使って解析ルールを設定します。このフレームワークは、HTTPリクエストを調整して生のテキスト、表、メタデータを抽出し、得られたコンテンツをLLMに渡して要約、トピッククラスタリング、Q&A、データ正規化などのタスクを行います。繰り返しループをサポートし、LLMの出力に次のスクレイピングタスクを導くことも可能です。ビルトインキャッシング、エラー処理、設定可能なプロンプトテンプレートも備え、学術文献レビュー、競合インテリジェンス、市場調査の自動化に最適です。