AutoBrowse是一個開發者函式庫，支援由LLM驅動的網路自動化。透過運用大型語言模型，它規劃並執行瀏覽器行為——搜尋、導航、互動與從網頁擷取資訊。採用規劃-執行範式，它將高階任務拆解為逐步執行的動作，並處理JavaScript渲染、表單輸入、連結遍歷與內容分析。它產出結構化資料或摘要，非常適合用於研究、資料收集、自動化測試和競爭情報工作流程。

browse-for-me利用由OpenAI模型控制的無頭Chromium（Puppeteer）來解析使用者定義的指示。用戶建立配置檔案，指定目標網址、點擊、表單提交與資料點擷取等操作。該代理會自主執行每個步驟，處理錯誤並重試，並返回結構化的JSON或純文字摘要。支援多步驟序列、排程與環境變數，簡化網頁爬取、網站監控、自動測試與內容摘要等任務。

Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agent旨在結合網頁擷取技巧與大型語言模型功能，自動化端到端的研究流程。使用者定義目標領域、網址模式或搜尋查詢，並利用BeautifulSoup等庫設定解析規則。該架構控制HTTP請求以擷取原始文本、表格或元資料，再將內容傳入LLM進行摘要、主題分類、問答或資料正規化。支援用LLM結果引導後續的爬取任務，進行深度資訊挖掘。內建快取、錯誤處理、可配置的prompt範本，提升整理完整資訊的效率，非常適合學術文獻回顧、競爭情報與市場研究自動化。