提示: 本文是AgentRun Browser Sandbox 快速上手实践指南的姊妹篇,专注于高级集成方案、生产环境的最佳实践、性能优化和部署策略。如果您还没有完成基础学习,请先阅读《快速上手：LangChain + AgentRun 浏览器沙箱极简集成指南》。

前言

在完成了 Browser Sandbox 的基础集成之后，本文将介绍高级集成方案（如 BrowserUse 框架）以及生产环境部署需要考虑的因素：如何管理 Sandbox 生命周期？如何优化性能和成本？如何保证系统的安全性和可观测性？本文将为您提供全面的高级应用和生产环境最佳实践指南。

基于 BrowserUse 集成 Browser Sandbox

<效果截图>

BrowserUse 是一个专门为 AI Agent 设计的浏览器自动化框架,支持视觉理解和智能决策。通过 AgentRun Browser Sandbox，您可以让 BrowserUse 在云端运行,享受 Serverless 架构的优势。

BrowserUse 架构概览

下图展示了 BrowserUse 与 Browser Sandbox 的集成架构：

架构特点：

1. 智能决策循环：Agent 通过 LLM 分析页面截图,基于视觉理解生成操作指令，执行操作后继续循环，直到任务完成
2. 无头浏览器控制：通过 CDP 协议远程控制云端浏览器，Playwright 作为底层驱动，所有操作在云端执行
3. 实时可视化：VNC 提供实时画面监控,方便调试和验证 Agent 行为

快速开始

安装依赖

/* by yours.tools - online tools website : yours.tools/zh/formatpy.html */ pip install browser-use python-dotenv agentrun-sdk[playwright,server]

主要依赖说明：

• browser-use: BrowserUse 核心库,支持多模态 LLM
• agentrun-sdk[playwright,server]: AgentRun SDK，用于创建 Sandbox
• python-dotenv: 环境变量管理

配置环境变量

创建.env文件：

/* by yours.tools - online tools website : yours.tools/zh/formatpy.html */ # DashScope API Key（用于 Qwen 模型） DASHSCOPE_API_KEY=sk-your-dashscope-api-key # AgentRun 认证信息 AGENTRUN_ACCOUNT_ID=your-account-id ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID=your-access-key-id ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET=your-access-key-secret # Browser Sandbox 模板名称 BROWSER_TEMPLATE_NAME=sandbox-browser-demo

创建 Sandbox 并使用 BrowserUse

import asyncio import os from agentrun.sandbox import Sandbox, TemplateType from browser_use import Agent, BrowserSession, ChatOpenAI from browser_use.browser import BrowserProfile from dotenv import load_dotenv load_dotenv() async def main(): # 创建 Browser Sandbox sandbox = Sandbox.create( template_type=TemplateType.BROWSER, template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME"), sandbox_idle_timeout_seconds=3000 ) # 配置 Qwen 多模态模型 llm = ChatOpenAI( model='qwen-vl-max', api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" ) # 创建浏览器会话 browser_session = BrowserSession( cdp_url=sandbox.get_cdp_url(), browser_profile=BrowserProfile( headless=False, timeout=3000000, keep_alive=True ) ) # 创建 Agent 并执行任务 agent = Agent( task="访问阿里云官网并总结主要产品分类", llm=llm, browser_session=browser_session, use_vision=True ) result = await agent.run() print(f"任务结果: {result.final_result()}") # 清理资源 await browser_session.stop() sandbox.delete() if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())

BrowserUse 高级配置

自定义浏览器行为

browser_profile = BrowserProfile( timeout=3000000, # 超时时间（毫秒） keep_alive=True, # 保持会话活跃 )

多步骤任务编排

async def complex_task(): """复杂的多步骤任务""" sandbox = Sandbox.create( template_type=TemplateType.BROWSER, template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME"), sandbox_idle_timeout_seconds=3000 ) llm = ChatOpenAI( model='qwen-vl-max', api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" ) browser_session = BrowserSession( cdp_url=sandbox.cdp_url, browser_profile=BrowserProfile(keep_alive=True) ) # 任务 1：信息收集 agent1 = Agent( task="访问阿里云官网，收集产品分类信息", llm=llm, browser_session=browser_session, use_vision=True ) result1 = await agent1.run() # 任务 2：基于第一步结果继续操作 agent2 = Agent( task=f"基于以下信息：{result1.final_result()}，访问每个产品分类并提取关键特性", llm=llm, browser_session=browser_session, use_vision=True ) result2 = await agent2.run() # 清理资源 await browser_session.stop() sandbox.delete() return result2.final_result()

集成 VNC 实时监控

import webbrowser import urllib.parse async def run_with_vnc_monitoring(): """运行 BrowserUse 并启用 VNC 监控""" sandbox = Sandbox.create( template_type=TemplateType.BROWSER, template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME"), sandbox_idle_timeout_seconds=3000 ) # 获取 VNC URL 并打开查看器 vnc_url = sandbox.get_vnc_url(), if vnc_url: # 修复 VNC URL 路径 if vnc_url.endswith('/vnc'): vnc_url = vnc_url[:-4] + '/ws/livestream' # 在浏览器中打开 VNC 查看器 encoded_url = urllib.parse.quote(vnc_url, safe='') viewer_url = f"file://path/to/vnc-viewer.html?url={encoded_url}" webbrowser.open(viewer_url) print(f"VNC 查看器已打开，可实时监控浏览器操作") # 创建并运行 Agent llm = ChatOpenAI( model='qwen-vl-max', api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" ) browser_session = BrowserSession( cdp_url=sandbox.get_cdp_url(), browser_profile=BrowserProfile(headless=False, keep_alive=True) ) agent = Agent( task="访问淘宝首页并搜索商品", llm=llm, browser_session=browser_session, use_vision=True ) result = await agent.run() # 清理资源 await browser_session.stop() sandbox.delete() return result.final_result()

BrowserUse 最佳实践

1. 启用视觉理解：对于复杂页面，使用use_vision=True让 LLM 分析页面截图
2. 保持会话活跃：使用keep_alive=True避免频繁重建连接
3. 合理设置超时：根据任务复杂度调整timeout参数
4. 复用 BrowserSession：对于多步骤任务，复用同一个 BrowserSession 提高效率
5. 结合 VNC 调试：开发阶段启用 VNC 实时查看 Agent 行为

获取完整示例代码

本文中的所有示例代码都可以在以下仓库中找到：

# 克隆示例代码仓库 git clone https://github.com/devsapp/agentrun-sandbox-demos.git # 进入项目目录 cd agentrun-browseruse-wth-sandbox-demo # 安装依赖（注意需要安装 server 扩展） pip install -r requirements.txt

配置环境变量

# 复制环境变量模板 cp env.example .env # 编辑 .env 文件，填入您的配置信息 # 必需配置项： # - DASHSCOPE_API_KEY: DashScope API Key（用于 Qwen 模型） # - AGENTRUN_ACCOUNT_ID: AgentRun 账号 ID # - ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID: 阿里云访问密钥 ID # - ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET: 阿里云访问密钥 Secret # - BROWSER_TEMPLATE_NAME: Browser Sandbox 模板名称

运行示例（两步运行设计）

本项目采用服务器-客户端的架构设计，需要分两步运行：

第一步：启动 VNC 查看器服务

# 在终端 1 中启动 VNC Web 服务器 python main.py # 服务启动后会显示： # VNC 查看器服务已启动: http://localhost:8000 # 访问 http://localhost:8000 可以实时查看浏览器操作

main.py的作用：

• 启动本地 Web 服务器，提供 VNC 实时查看界面
• 提供 WebSocket 代理，连接 AgentRun Sandbox 的 VNC 服务
• 允许您在浏览器中实时监控 Agent 的操作过程

第二步：运行 BrowserUse 示例

# 在终端 2 中运行示例代码 python examples/01_browseruse_basic.py # 运行高级示例 python examples/02_browseruse_advanced.py

为什么需要两步运行？

1. 实时监控：main.py 提供 VNC 查看器，可以实时看到 Agent 在浏览器中的操作
2. 调试友好：通过可视化界面，更容易理解 Agent 的决策过程和行为
3. 服务解耦：VNC 服务和业务逻辑分离，可以同时运行多个示例而共用同一个查看器

运行流程图：

仓库内容包括：

• main.py: VNC Web 服务器，用于实时监控
• examples/01_browseruse_basic.py: 基础集成示例
• examples/02_browseruse_advanced.py: 高级配置示例
• examples/sandbox_manager.py: Sandbox 生命周期管理
• vncviewer/: VNC 查看器前端和后端代码
• 完整的环境配置和最佳实践代码

Sandbox 生命周期管理最佳实践

三种管理模式

根据不同的应用场景,我们推荐三种 Sandbox 管理模式：

方案对比：

单例模式实现

适合开发调试和多轮对话场景：

class SandboxManager: """单例模式 Sandbox 管理器""" _instance = None _sandbox = None def __new__(cls): if cls._instance is None: cls._instance = super().__new__(cls) return cls._instance def get_or_create(self): """获取或创建 Sandbox""" if self._sandbox is None: self._sandbox = Sandbox.create( template_type=TemplateType.BROWSER, template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME"), sandbox_idle_timeout_seconds=3000 ) return self._sandbox def destroy(self): """销毁 Sandbox""" if self._sandbox: self._sandbox.delete() self._sandbox = None # 使用 manager = SandboxManager() sandbox = manager.get_or_create() # 首次创建 sandbox = manager.get_or_create() # 复用现有实例

连接池模式实现

适合高并发生产环境：

from queue import Queue from threading import Lock class SandboxPool: """Sandbox 连接池""" def __init__(self, pool_size=5, max_idle_time=300): self.pool_size = pool_size self.max_idle_time = max_idle_time self.pool = Queue(maxsize=pool_size) self.lock = Lock() self._initialize_pool() def _initialize_pool(self): """初始化连接池""" for _ in range(self.pool_size): sandbox = self._create_sandbox() self.pool.put(sandbox) def _create_sandbox(self): """创建 Sandbox 实例""" return Sandbox.create( template_type=TemplateType.BROWSER, template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME"), sandbox_idle_timeout_seconds=self.max_idle_time ) def acquire(self, timeout=30): """获取 Sandbox 实例""" try: sandbox = self.pool.get(timeout=timeout) if not self._is_alive(sandbox): sandbox = self._create_sandbox() return sandbox except: raise RuntimeError("获取 Sandbox 超时") def release(self, sandbox): """归还 Sandbox 实例""" if self._is_alive(sandbox): self.pool.put(sandbox) else: new_sandbox = self._create_sandbox() self.pool.put(new_sandbox) def _is_alive(self, sandbox): """检查 Sandbox 是否存活""" try: return hasattr(sandbox, 'sandbox_id') except: return False # 使用 pool = SandboxPool(pool_size=5) sandbox = pool.acquire() try: # 使用 sandbox 执行任务 pass finally: pool.release(sandbox)

会话状态管理

支持多用户多会话场景：

import time class SessionManager: """会话状态管理""" def __init__(self): self.sessions = {} # session_id -> sandbox def create_session(self, session_id: str): """创建会话""" if session_id not in self.sessions: sandbox = Sandbox.create( template_type=TemplateType.BROWSER, template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME"), sandbox_idle_timeout_seconds=1800 ) self.sessions[session_id] = { 'sandbox': sandbox, 'created_at': time.time(), 'last_used': time.time() } return self.sessions[session_id]['sandbox'] def get_session(self, session_id: str): """获取会话""" if session_id in self.sessions: session = self.sessions[session_id] session['last_used'] = time.time() return session['sandbox'] return None def cleanup_expired_sessions(self, max_idle_time=1800): """清理过期会话""" current_time = time.time() expired_sessions = [] for session_id, session in self.sessions.items(): if current_time - session['last_used'] > max_idle_time: expired_sessions.append(session_id) for session_id in expired_sessions: self.destroy_session(session_id) def destroy_session(self, session_id: str): """销毁会话""" if session_id in self.sessions: self.sessions[session_id]['sandbox'].delete() del self.sessions[session_id]

性能优化

超时时间配置

合理设置超时时间是平衡性能和成本的关键：

# 开发环境（调试用） sandbox = Sandbox.create( template_name="dev-template", sandbox_idle_timeout_seconds=7200 # 2 小时 ) # 生产环境（单次任务） sandbox = Sandbox.create( template_name="prod-template", sandbox_idle_timeout_seconds=300 # 5 分钟 ) # 长时间任务 sandbox = Sandbox.create( template_name="long-task-template", sandbox_idle_timeout_seconds=10800 # 3 小时 )

超时策略推荐：

Sandbox 复用策略

class SmartSandboxManager: """智能 Sandbox 复用管理器""" def __init__(self): self.sandboxes = {} # key -> sandbox self.usage_count = {} # key -> count def get_sandbox(self, user_id: str, session_id: str): """获取或创建 Sandbox（支持复用）""" key = f"{user_id}:{session_id}" if key not in self.sandboxes: self.sandboxes[key] = Sandbox.create( template_type=TemplateType.BROWSER, template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME"), sandbox_idle_timeout_seconds=1800 ) self.usage_count[key] = 0 self.usage_count[key] += 1 return self.sandboxes[key] def should_recreate(self, key: str, max_reuse=50): """判断是否需要重建（防止状态累积）""" return self.usage_count.get(key, 0) >= max_reuse def recreate_if_needed(self, key: str): """按需重建 Sandbox""" if self.should_recreate(key): if key in self.sandboxes: self.sandboxes[key].delete() del self.sandboxes[key] self.usage_count[key] = 0

错误处理和重试机制

使用 tenacity 库实现智能重试：

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential, retry_if_exception_type class SandboxError(Exception): """Sandbox 操作异常""" pass @retry( retry=retry_if_exception_type(SandboxError), stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10) ) def execute_with_retry(sandbox, operation): """带重试的操作执行""" try: return operation(sandbox) except ConnectionError: raise SandboxError("连接失败") except TimeoutError: raise SandboxError("操作超时") except Exception as e: print(f"操作失败: {e}") raise SandboxError(f"操作失败: {e}") # 使用示例 def navigate_page(sandbox): with sync_playwright() as p: browser = p.chromium.connect_over_cdp(sandbox.cdp_url) page = browser.contexts[0].pages[0] page.goto("https://example.com", timeout=30000) return page.title() result = execute_with_retry(sandbox, navigate_page)

安全性最佳实践

环境变量保护

import os from dotenv import load_dotenv load_dotenv() # 验证必需的环境变量 required_vars = ["DASHSCOPE_API_KEY", "AGENTRUN_ACCOUNT_ID"] missing_vars = [var for var in required_vars if not os.getenv(var)] if missing_vars: raise ValueError(f"缺少必需的环境变量: {', '.join(missing_vars)}") # 敏感信息不要硬编码 API_KEY = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY") ACCESS_KEY_ID = os.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID") ACCESS_KEY_SECRET = os.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET")

URL 白名单

ALLOWED_DOMAINS = [ 'example.com', 'aliyun.com', 'alibaba.com' ] def is_url_allowed(url: str) -> bool: """检查 URL 是否在白名单中""" from urllib.parse import urlparse domain = urlparse(url).netloc return any(allowed in domain for allowed in ALLOWED_DOMAINS) def safe_navigate(page, url: str): """安全导航""" if not is_url_allowed(url): raise ValueError(f"URL 不在白名单中: {url}") page.goto(url)

日志脱敏

import re def sanitize_log(log_text: str) -> str: """日志脱敏""" # 脱敏 API Key log_text = re.sub(r'sk-[a-zA-Z0-9]{20,}', 'sk-***', log_text) # 脱敏 Access Key log_text = re.sub(r'LTAI[a-zA-Z0-9]{12,}', 'LTAI***', log_text) # 脱敏密码 log_text = re.sub(r'password["\s:=]+[^"\s,}]+', 'password: ***', log_text, flags=re.IGNORECASE) return log_text # 使用 print(sanitize_log(f"使用 API Key: {API_KEY}"))

可观测性与监控

日志记录最佳实践

import logging from datetime import datetime # 配置日志 logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s', handlers=[ logging.FileHandler(f'sandbox_{datetime.now().strftime("%Y%m%d")}.log'), logging.StreamHandler() ] ) logger = logging.getLogger(__name__) class MonitoredSandboxManager: """带监控的 Sandbox 管理器""" def create_sandbox(self, **kwargs): """创建 Sandbox（带日志）""" start_time = time.time() logger.info(f"开始创建 Sandbox: {kwargs}") try: sandbox = Sandbox.create(**kwargs) duration = time.time() - start_time logger.info(f"Sandbox 创建成功: {sandbox.sandbox_id}, 耗时: {duration:.2f}s") return sandbox except Exception as e: duration = time.time() - start_time logger.error(f"Sandbox 创建失败: {e}, 耗时: {duration:.2f}s") raise def execute_task(self, sandbox, task_name: str, operation): """执行任务（带日志）""" start_time = time.time() logger.info(f"开始执行任务: {task_name}, Sandbox: {sandbox.sandbox_id}") try: result = operation(sandbox) duration = time.time() - start_time logger.info(f"任务执行成功: {task_name}, 耗时: {duration:.2f}s") return result except Exception as e: duration = time.time() - start_time logger.error(f"任务执行失败: {task_name}, 错误: {e}, 耗时: {duration:.2f}s") raise

指标收集

from dataclasses import dataclass from typing import Dict, List import json @dataclass class SandboxMetrics: """Sandbox 指标""" sandbox_id: str create_time: float destroy_time: float = None total_requests: int = 0 failed_requests: int = 0 total_duration: float = 0.0 class MetricsCollector: """指标收集器""" def __init__(self): self.metrics: Dict[str, SandboxMetrics] = {} def record_creation(self, sandbox_id: str): """记录创建""" self.metrics[sandbox_id] = SandboxMetrics( sandbox_id=sandbox_id, create_time=time.time() ) def record_request(self, sandbox_id: str, duration: float, success: bool): """记录请求""" if sandbox_id in self.metrics: metric = self.metrics[sandbox_id] metric.total_requests += 1 metric.total_duration += duration if not success: metric.failed_requests += 1 def record_destruction(self, sandbox_id: str): """记录销毁""" if sandbox_id in self.metrics: self.metrics[sandbox_id].destroy_time = time.time() def export_metrics(self, filepath: str): """导出指标""" metrics_data = [ { 'sandbox_id': m.sandbox_id, 'create_time': m.create_time, 'destroy_time': m.destroy_time, 'total_requests': m.total_requests, 'failed_requests': m.failed_requests, 'success_rate': (m.total_requests - m.failed_requests) / m.total_requests if m.total_requests > 0 else 0, 'avg_duration': m.total_duration / m.total_requests if m.total_requests > 0 else 0, 'lifetime': m.destroy_time - m.create_time if m.destroy_time else time.time() - m.create_time } for m in self.metrics.values() ] with open(filepath, 'w') as f: json.dump(metrics_data, f, indent=2) # 使用 collector = MetricsCollector() collector.record_creation(sandbox.sandbox_id) # ... 执行任务 ... collector.export_metrics('metrics.json')

成本优化

按需创建与销毁

class CostOptimizedManager: """成本优化的管理器""" def __init__(self, idle_threshold=300): self.idle_threshold = idle_threshold self.sandboxes = {} self.last_used = {} def get_sandbox(self, key: str): """获取 Sandbox（懒加载）""" if key not in self.sandboxes: self.sandboxes[key] = Sandbox.create( template_type=TemplateType.BROWSER, template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME"), sandbox_idle_timeout_seconds=self.idle_threshold ) self.last_used[key] = time.time() return self.sandboxes[key] def cleanup_idle(self): """清理闲置 Sandbox""" current_time = time.time() to_remove = [] for key, last_time in self.last_used.items(): if current_time - last_time > self.idle_threshold: to_remove.append(key) for key in to_remove: if key in self.sandboxes: self.sandboxes[key].delete() del self.sandboxes[key] del self.last_used[key] logger.info(f"清理闲置 Sandbox: {key}")

批量任务处理

async def batch_process_tasks(tasks: List[str], pool_size: int = 5): """批量处理任务（复用 Sandbox）""" pool = SandboxPool(pool_size=pool_size) results = [] for task in tasks: sandbox = pool.acquire() try: # 处理任务 result = await process_task(sandbox, task) results.append(result) finally: pool.release(sandbox) return results

生产环境部署

环境配置

开发环境 (.env.dev)：

# 开发环境配置 BROWSER_TEMPLATE_NAME=dev-browser-template SANDBOX_IDLE_TIMEOUT=7200 POOL_SIZE=2 LOG_LEVEL=DEBUG

生产环境 (.env.prod)：

# 生产环境配置 BROWSER_TEMPLATE_NAME=prod-browser-template SANDBOX_IDLE_TIMEOUT=300 POOL_SIZE=10 LOG_LEVEL=INFO ENABLE_METRICS=true METRICS_EXPORT_INTERVAL=300

高可用架构

健康检查

from flask import Flask, jsonify app = Flask(__name__) manager = SandboxManager() @app.route('/health') def health_check(): """健康检查端点""" try: # 检查 Sandbox 是否可用 sandbox = manager.get_or_create() # 简单的健康检查 is_healthy = hasattr(sandbox, 'sandbox_id') if is_healthy: return jsonify({ 'status': 'healthy', 'sandbox_id': sandbox.sandbox_id, 'timestamp': time.time() }), 200 else: return jsonify({ 'status': 'unhealthy', 'error': 'Sandbox not available' }), 503 except Exception as e: return jsonify({ 'status': 'unhealthy', 'error': str(e) }), 503 @app.route('/metrics') def metrics(): """指标端点""" collector = MetricsCollector() # 返回当前指标 return jsonify({ 'total_sandboxes': len(collector.metrics), 'timestamp': time.time() })

故障排查与常见问题

连接问题

问题：无法连接到 Sandbox

排查步骤：

def diagnose_connection(sandbox): """诊断连接问题""" print(f"1. 检查 Sandbox ID: {sandbox.sandbox_id}") print(f"2. 检查 CDP URL: {sandbox.cdp_url}") # 测试 CDP 连接 try: with sync_playwright() as p: browser = p.chromium.connect_over_cdp(sandbox.cdp_url) print("✓ CDP 连接成功") browser.close() except Exception as e: print(f"✗ CDP 连接失败: {e}") # 测试 VNC 连接 print(f"3. VNC URL: {sandbox.vnc_url}") print("提示: 可以在浏览器中打开 VNC URL 测试连接")

超时问题

问题：任务执行超时

解决方案：

def handle_timeout(sandbox, operation, max_retries=3): """处理超时（带重试）""" for attempt in range(max_retries): try: return operation(sandbox, timeout=30000) except TimeoutError: logger.warning(f"任务超时（尝试 {attempt + 1}/{max_retries}）") if attempt == max_retries - 1: # 最后一次尝试失败，重建 Sandbox logger.error("多次超时，重建 Sandbox") sandbox.delete() sandbox = Sandbox.create( template_type=TemplateType.BROWSER, template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME") ) return operation(sandbox, timeout=60000)

性能问题

问题：响应速度慢

优化建议：

1. 使用连接池：预先创建多个 Sandbox 实例
2. 启用 keep_alive：保持浏览器会话，避免重复建立连接
3. 合理设置超时：根据任务复杂度调整超时时间
4. 并发控制：限制并发请求数，避免资源竞争

# 性能优化配置示例 browser_session = BrowserSession( cdp_url=sandbox.cdp_url, browser_profile=BrowserProfile( timeout=30000, # 30秒超时 keep_alive=True, # 保持连接 disable_security=False # 保持安全检查 ) )

错误码参考

总结

通过本指南，您已经掌握了：

1. BrowserUse 集成：如何使用 BrowserUse 框架实现智能浏览器自动化
2. 生命周期管理：三种 Sandbox 管理模式的选择和实现
3. 性能优化：超时配置、复用策略、错误重试机制
4. 安全实践：环境变量保护、URL 白名单、日志脱敏
5. 可观测性：日志记录、指标收集、监控告警
6. 成本优化：按需创建、闲置清理、批量处理
7. 生产部署：高可用架构、健康检查、故障排查

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