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大家好，我是二哥呀。

最近一直在琢磨一个问题：怎么让 Agent 更丝滑地操作浏览器。

之前给大家提过 Chrome Devtools MCP——体验下来就很不错。

https://paicoding.com/article/detail/10720

除此之外，很多 Agent 都内置了 Puppeteer、Playwright、browser-use 这些工具。

但本质上还是通过截图 → 识别 → 点击这个流程来完成的。token 烧得快，响应还慢。

OpenCLI 的思路完全不一样——不走 MCP，不搞 GUI 自动化。走的是把网站的 API 接口抓出来，封装成确定性的 CLI 命令。

我体验了一下，确实有点东西。

OpenCLI 的 slogan 是“Make Any Website & Tool Your CLI”——把任意网站和工具变成你的命令行。核心理念就一句话：别让 LLM 去操作网页，让 CLI 去调接口。

GitHub 地址：https://github.com/jackwener/opencli

从 3 月 14 号发布 v0.1.0 到现在 v1.7.3，一个月时间迭代了 80 多个版本，在 AI 的加持下，现在的代码迭代是真的猛。

传统的 GUI 自动化是让 AI 看截图、点按钮、填表单，每一步都要调用视觉模型。OpenCLI 的思路是：网页上看到的所有数据，背后都有 API 接口在返回。我不去操作界面，直接调接口拿数据，跳过整个 GUI 层。

就像你想知道二哥的狗腿子是谁，GUI 自动化是教一个人打开 Chrome、跳转到百度搜索、输入关键词、截图、用 OCR 识别文字；OpenCLI 是直接调搜索 API，一个 HTTP 请求搞定。

安装很简单，直接在 Agent 中输入下面的提示词：

查看 https://github.com/jackwener/opencli 然后安装，告诉我如何使用。 

装完之后要在 Chrome 打开 chrome://extensions，开启“开发者模式”，点“加载已解压的扩展程序”，选择 Chrome/Chromium 的 unpacked 目录，Agent 已经帮我们下载解压到这个目录了。

选择后就可以看到了。

完事再执行 opencli doctor 确认一下：

opencli doctor 

全部绿灯就说明可以用了。

我们来试试 B 站：

opencli bilibili hot --limit 10 

输出格式支持纯文本和 JSON，JSON 格式方便后续给 Agent 使用。

速度很快。这些命令跑起来基本就是 HTTP 请求的耗时，一两秒搞定。

我想知道小红书、V2EX、知乎上有没有人在讨论 AI Agent 相关的话题，看看用户的真实需求是什么。

以前做这个事情，要么自己一个个平台去搜，要么用 web-access Skill 让 Agent 开浏览器去翻。

现在用 OpenCLI，三条命令搞定：

opencli xiaohongshu search "AI Agent" -f json --limit 10 opencli v2ex search "AI Agent" --limit 10 opencli zhihu search "AI Agent" -f json --limit 10 

因为我没有登录小红书，所以失败了。

OK，我重新登录小红书后，可以搜到内容了。

更妙的是，因为输出是结构化的 JSON，我可以直接把结果喂给 Codex，让它帮我整理成表格。

说真的，往后去，这种“CLI 取数据”的方式，才是 Agent 最喜欢的方式。

我还试了 record 命令，可以给一个还没有适配器的网站生成适配器。

这次我选了技术派（paicoding.com）。

opencli record https://paicoding.com 

命令执行后，OpenCLI 自动打开了一个浏览器窗口，注入 fetch/XHR 拦截器。然后在页面上正常操作——点首页的文章列表，翻一页，点进一篇文章详情。

OpenCLI 在后台默默记录这些操作触发的所有 API 请求。60 秒后自动停止，生成了几个候选的 YAML 适配器草稿。

它识别出了文章列表接口和文章详情接口，连请求参数和响应字段的映射都帮我生成好了。

整个过程不需要我去浏览器的 Network 面板翻请求，不需要我分析 API 文档，OpenCLI 用拦截器把整个活儿都干了。

这个 record 命令的底层原理也挺有意思：它会在页面里注入一段 JavaScript，重写 window.fetch 和 XMLHttpRequest.prototype.open，所有经过这两个入口的网络请求都会被拦截记录。每 2 秒轮询一次捕获的请求列表，60 秒后自动结束。

OpenCLI 最有意思的技术点就是 Browser Bridge 架构。

传统的抓包工具（比如 Charles、Fiddler）需要配置代理、装证书，操作门槛高。OpenCLI 用了一个更巧妙的方式——Chrome 扩展。

整个架构分两部分：

一个轻量级的 Daemon 进程跑在本地，负责接收 CLI 命令。一个 Chrome 扩展（Browser Bridge）注入到所有浏览器标签页里，充当 CLI 和浏览器之间的通信桥梁。

CLI 发命令给 Daemon，Daemon 转发给 Chrome 扩展，扩展用浏览器已有的 cookie 和认证状态去请求目标网站的 API，拿到数据后原路返回。

这里面最关键的是认证策略，OpenCLI 把网站的认证难度分成了四级：

第一级，Public。完全公开的接口，直接 HTTP 请求就行，不需要任何认证。HackerNews 的热帖接口就是这种。

第二级，Cookie。需要带浏览器 cookie 才能访问的接口。大部分中文平台（B 站、知乎、小红书）都是这种。OpenCLI 通过 Chrome 扩展拿到 cookie，请求时自动带上。

第三级，Header。除了 cookie 还需要额外的认证头，比如 Bearer token、CSRF token。一些后台管理系统会用这种方式。

第四级，Intercept。最难搞的一类——接口在页面内部能正常调用，但从外部直接请求就会失败。这种情况下 OpenCLI 会在页面级别做拦截，注入代码去捕获请求。

opencli cascade 命令可以自动探测目标网站属于哪一级，自动选择最合适的认证策略。

还有一个细节——OpenCLI 做了反检测处理。很多网站会检测自动化工具的痕迹，比如 navigator.webdriver 属性、window.chrome 对象、插件列表是否正常。OpenCLI 在请求时会 patch 这些特征：把 navigator.webdriver 设为 false，伪造插件列表，清理 ChromeDriver 和 Playwright 的全局变量，甚至会从 Error 的 stack trace 里剔除 CDP 相关的帧。

这套反检测机制不是万能的（真正硬核的反爬还是能识别），但对大多数平台的基础检测来说足够了。

OpenCLI 目前预置了 87+ 个网站适配器，覆盖面挺广的。

中文平台这边，B 站、知乎、小红书、微博、豆瓣、V2EX、即刻、京东、淘宝、知识星球、脉脉、贝壳、幕布、小鹅通都有。海外平台包括 Twitter/X、Reddit、HackerNews、YouTube、Amazon、GitHub Trending、Binance。

每个适配器本质上是一个 YAML 文件，定义了一个 pipeline：fetch → extract → transform → output。比如 B 站热搜的适配器大致长这样：

name: bilibili commands: hot: url: https://api.bilibili.com/x/web-interface/ranking/v2 auth: public extract: $.data.list transform: title: $.title play: $.stat.view url: https://www.bilibili.com/video/{{$.bvid}} 

声明式的，不需要写一行代码。

如果想给一个还没有适配器的网站创建适配器，OpenCLI 提供了 record 命令：

opencli record https://example.com 

它会打开一个自动化窗口，注入 fetch/XHR 拦截器，捕获你在页面上操作时产生的所有 API 调用，然后自动生成候选的 YAML 适配器。你只需要在页面上正常操作——搜索、翻页、点击——OpenCLI 在后台默默记录，60 秒后自动生成适配器草稿。

GUI 放入界面是给人看的，不是给程序操作的。按钮位置变了、弹窗多了一层、加载速度波动了，自动化脚本就挂了。

browser-use 这类 AI 驱动的方案稍微好一点，但每一步都要调视觉模型，token 烧得快，响应也慢。

CLI 方案（OpenCLI）的优势是同一条命令，永远返回相同结构的数据。

但 CLI 方案也有明显的短板——只能操作已适配的网站。87 个适配器听起来不少，但互联网上的网站何止千万。遇到没适配的网站，要么自己用 record 录一个，要么就只能换方案了。

搭配使用，才是当前最务实的 Agent 工具层策略。不要把鸡蛋放在一个篮子里，要根据具体场景选择最合适的方案。

说到底，工具是为场景服务的，不存在银弹。

从 GUI 自动化到 OpenCLI，Web 自动化的解决方案越来越适配 Agent 了。

这也是为什么 CLI 越来越火的原因。

LLM 负责思考和决策，CLI 负责执行和获取数据。各司其职，效率最大化。

【真正好的工具，不是功能多，而是让每一步操作都变得确定。】

CLI 和 JSON，天生对 Agent 友好。

我们下期见。