一个用于开发、测试和评估网络代理的开源框架，支持多样化任务，注重可扩展性和可重复性。
一分钟了解#
AgentLab 是一个专为网络代理研究设计的开源框架，支持在多种基准测试上开发和评估代理。它通过 BrowserGym 生态系统提供全面解决方案，帮助研究人员高效进行大规模并行实验。
核心价值：提供统一的实验环境和排行榜，加速网络代理研究进程。
快速上手#
安装难度：中 - 需要 Python 3.11/3.12，多个 API 配置和 Docker 支持
# 安装 Playwright
pip install playwright
playwright install chromium
# 安装 AgentLab
pip install agentlab
适合我的场景吗？
- ✅ 研究人员：需要测试网络代理在多种基准测试上的性能
- ✅ 开发者：想要开发和评估新型网络代理
- ❌ 普通用户：这不是消费级产品，使用需谨慎
- ❌ 简单网页自动化：如只需基本网页交互，此框架过于复杂
核心能力#
1. 大规模并行实验 - 提高研究效率#
- 利用 Ray 实现高效的并行执行，可在单台机器上同时运行 10-50 个任务 实际价值：研究人员可在短时间内完成数百甚至数千次实验，大幅加速研究进程
2. 多样化基准测试支持 - 全方位评估#
- 支持 WebArena、WorkArena、VisualWebArena、AssistantBench 等 11+ 种基准测试 实际价值：能够从不同角度全面评估代理性能，包括知识工作、视觉任务等
3. 统一 LLM API - 简化模型集成#
- 支持 OpenRouter、OpenAI、Azure 或自托管 TGI 等多种 LLM 服务 实际价值：研究人员可轻松切换不同模型进行对比实验，无需修改代码
4. 可重现性保障 - 确保实验结果可靠#
- 自动记录实验环境、软件版本和提交哈希，支持结果重现和对比 实际价值：提高研究可信度，便于学术交流和成果验证
5. 可视化分析工具 - 直观理解代理行为#
- 提供 AgentXray 工具，可视化代理在任务执行过程中的决策和行动 实际价值：帮助研究人员深入理解代理行为模式，优化代理设计
技术栈与集成#
开发语言：Python 主要依赖：Python 3.11/3.12、Playwright、Ray、BrowserGym、OpenAI/Azure/OpenRouter APIs 集成方式：库/API
维护状态#
- 开发活跃度：积极维护，持续更新基准测试和功能
- 最近更新：近期添加了新的基准测试和可视化工具
- 社区响应：由 ServiceNow 背书，有活跃的研究社区支持
商用与许可#
许可证：Apache-2.0
- ✅ 商用：允许
- ✅ 修改：允许
- ⚠️ 限制：需要包含原始版权和许可证声明
文档与学习资源#
- 文档质量：全面
- 官方文档：包含在 README 中
- 示例代码：提供 MostBasicAgent 等示例实现和 main.py 模板