当AI Agent操作浏览器时，你只能干等着？ego lite用「Space隔离」给出了新答案：人和Agent共用一个浏览器、共享登录状态，但干活的地方分开。本文深度体验这款GitHub超2万星的AI浏览器，拆解它如何让Agent写代码而非敲命令，以及五类Agent浏览器产品的真实差异。

前几天在 X 上刷到有人推荐 ego lite，说这是一款给 AI Agent 用的浏览器。我装上试了一下。

我在 Codex 里给它布置了一个任务：用 /ego-browser 去 X 上，给我关注列表里 Hubo 最近的三个帖子点赞。

任务发出去以后，ego lite 单独开了一个 Space 去做。我没有停下来等，就在同一个浏览器里接着刷自己的 X 时间线。鼠标和键盘一直在我手上，我刷我的，它点它的。

8 分 2 秒后，Codex 回来报告：Hubo 最近三条非置顶帖子都点过赞了。其中一条之前已经赞过，它没有再点，另外两条是新点的。点赞是个开关，已经赞过的再点一次就成了取消，这个坑它避开了。

（8 分钟点三个赞，比我自己点要慢。）

但这 8 分钟里我一次都没被打断。

之前我让 Agent 用浏览器，用的是 Codex 的 computer use，让它直接操作我本地的 Chrome。它要截屏、看图、挪鼠标，一步一步来，速度很慢。而且它在操作的时候，鼠标和屏幕都归它，我只能干等着。

市面上的 AI 浏览器，大多是在侧边栏里装一个自家的 AI 助手。ego lite 自己不带 AI，它把浏览器交给外面的 Agent 来用：人和 Agent 共用一个浏览器、共用登录状态，但干活的地方分开。

这是一种新的 AI 浏览器形态，我觉得 值得认真看一下。

01 ego lite 是什么：一个有两类用户的浏览器

ego lite 是 Citro Labs 做的一款浏览器，基于 Chromium，和 Chrome 是同一个内核。第一次打开时它会问你要不要导入 Chrome 的数据，书签、扩展、密码、登录状态都能带过来，平时当 Chrome 用没什么区别。

它和普通浏览器的区别在于有两类用户：一类是你，另一类是你的 Agent。

ego lite 不带 AI 助手。安装时，它会扫描电脑上装了哪些 Agent，把一个叫 ego-browser 的 Skill 写进它们的 Skill 目录。之后不管是 Claude Code、Codex 还是 Cursor，只要在对话里输入 /ego-browser，就能让它们来操作这个浏览器。

Agent 用这个浏览器，靠的是三个组件：

1. Space：Agent 干活的地方。每个任务单独开一个 Space，有自己的标签页，不碰你正在用的标签页
2. Snapshot：Agent 看网页的方式。浏览器把页面压缩成一份结构化文本，每个按钮、输入框都有一个编号，比如 @3。一个普通页面大约 200 到 400 token
3. ego-browser：Agent 动手的方式。Agent 写一段 JavaScript，把打开页面、读取内容、点击、填表一次写完，交给浏览器执行

如果把 Agent 看成大脑，ego lite 就是给它配的一套手脚：Snapshot 是眼睛，ego-browser 是手，Space 是它自己的工位。

GitHub 仓库是 4 月 16 日建的，官方在 10 月 15 日发了正式发布的博客，到现在 star 数已经超过 2 万。应用免费，不需要注册账号，目前支持 macOS 和 Windows，Linux 还在规划中。

仓库链接：https://github.com/citrolabs/ego-lite

02 五类产品对比：浏览器是谁的，Agent 是谁的

官方文档把市面上让 Agent 用浏览器的产品分成了五类：浏览器插件、云浏览器、内置浏览器、浏览器 CLI、AI 浏览器。挨个看容易乱，我用两个问题重新归了一下：这个浏览器是谁的？操作它的 Agent 是谁的？

和你抢同一个浏览器：浏览器插件

代表是 Claude in Chrome 和 Codex 的 Chrome 插件。Agent 通过插件，直接操作你正在用的 Chrome。

好处是登录状态是现成的。问题出在它和你共用同一个窗口：Agent 可能直接用你当前的标签页，或者把焦点抢走。插件需要配对，任务做到一半连接可能断掉，还可能和别的插件冲突。

它适合帮你处理眼前这一页，比如填一张表。任务一长，你就得停下来让着它。

给 Agent 另开一个浏览器：内置浏览器、浏览器 CLI、云浏览器

这三类的思路一样：不碰你的浏览器，给 Agent 单独开一个。

• 内置浏览器：Codex、Cursor 里自带的浏览器面板。不用配置，但只有这个应用里的 Agent 能用，功能也比完整的浏览器少
• 浏览器 CLI：Playwright、agent-browser、Browser Harness 这类命令行工具。适合写脚本、跑 CI，每次启动一个干净的浏览器。但默认没有任何登录状态，而且大多在后台无头运行，你看不到它在干什么
• 云浏览器：Browserbase 这类，浏览器跑在服务商的服务器上。适合一次开上百个浏览器的批量任务。要用你自己的账号，就得把 Cookie 或登录状态交给服务商，共享的 IP 也更容易被网站要求验证

不抢你的浏览器了，代价是 Agent 没有你的登录状态。要么你帮它重新登录，要么把登录状态交给别人。

把 AI 装进浏览器：AI 浏览器

代表是 Perplexity 的 Comet 和 Dia。浏览器是你的，登录状态也在，但侧边栏里的 AI 是浏览器公司的。

这个 AI 读不了你的本地文件，也跑不了命令。比如你让它打开本地开发环境里的页面、找到布局问题、改代码、刷新验证，它最多做到第一步。它遵守的是浏览器公司定的安全规则，批量采集这类任务可能会直接拒绝。页面内容发给哪个模型也由它决定，Agent 功能往往还要按套餐付费。

ego lite 站在哪

五类放在一起看，各自缺什么就很清楚了：插件有登录状态，但会抢你的浏览器；另开浏览器的三类不抢了，但没有登录状态；AI 浏览器两样都有，Agent 却不是你自己的。

ego lite 的组合是：

浏览器是你的，登录状态共用，Agent 由你自己选，干活的地方分开。

03 不抢鼠标是怎么做到的：一个任务一个 Space

Space 不是新开的窗口，不是新的 Chrome Profile，也不是在后台无头运行的浏览器。所有 Space 都跑在同一个 ego lite 进程里。按官方文档的说法，每个任务分到一个独立的 BrowserContext，有自己的标签页、Cookie 和存储。

官方解释了这样做的原因：Chrome 的用户数据目录同一时间只能被一个进程占用。想让多个 Agent 同时用上你的登录状态，常见的做法是每个任务复制一份 Profile，再单独启动一个浏览器。

官方测了一组数据，同时开 6 个任务，只打开空白页：

官方也提醒，这组数字只用来说明资源模型，不能当成精确的跑分。页面一复杂，开销就会变。

人和 Agent 怎么交接

Agent 干活的时候，那个 Space 会亮起一圈蓝色光晕。点右上角的 Space 按钮，能看到所有 Space 并排放着，哪个在跑一眼就能看出来。点进去，底部有 Take over 和 Stop 两个按钮，可以随时接管或者叫停。

碰到 Agent 不该自己做的事，比如短信验证码、扫码登录、付款、发布、删除，它会停下来，把控制权交给你。你在同一个标签页里处理，已经填好的表单不会丢，处理完再交还给 Agent，它接着往下做。

还有几处细节：Agent 开的标签页默认静音，不会打断你在听的东西；任务跑着的时候电脑不会休眠；一个 Space 超过 30 分钟没收到指令，会自动关掉。

04 手脚为什么快：让 Agent 写代码，不让它一条条敲命令

大部分浏览器 CLI 的用法是一问一答。Agent 发一条命令打开页面，等结果；再发一条找到标题，等结果；再发一条读取内容。每一步都要模型读完上一步的结果，才能决定下一步，一个复杂任务下来要来回几十轮。

ego lite 换了一种做法：保留 CLI 作为入口，但让 Agent 用代码来操作浏览器。Agent 把打开、读取、判断、点击、汇总写成一段 JavaScript，一次交给 ego-browser，本地跑完再把结果交回来。循环、条件判断、异常处理，这些模型本来就会写，不需要再学一套新的命令。

官方 7 月发过一篇工程博客，比较了两种交代码的方式：一种是整段一次提交，一种是开着解释器一句一句输入。同样的任务，一次提交的执行轮数少 44%，工具调用少 35.5%，成本低 21.6%。

为什么用 JavaScript，不用 Python 或者 Shell？官方给了两个理由：

1. 注入到网页里的代码本来就是 JavaScript，外面编排流程的代码也用 JavaScript，Agent 就不用在两种语言之间来回切换
2. 不依赖用户电脑上的环境。ego lite 复用了浏览器自带的 V8 引擎，内置了一个精简版的 Node.js，安装包只多了 6MB

另一半速度来自 Snapshot。它是在 ego lite 改过的 Chromium 内核里生成的，不靠往网页里注入脚本去读，所以嵌套的跨域 iframe、shadow DOM，还有 Stripe 支付框、Intercom 客服窗这类第三方组件，都能读到。用注入脚本的方式生成快照，往往会漏掉这些地方。

官方用 31 个真实网站上的复杂任务做了一次评测，三个工具用同一个 Agent、同一个模型、同一个评分标准：

平均任务耗时比其他工具快 47% 到 63%。评测用的任务、评分标准和原始结果都在 GitHub 上开源了。

不过这份评测是厂商自己做的。Algomatic 的实测里，单看一条命令的响应时间，ego-browser 要 623 毫秒，agent-browser 只要 158 毫秒。ego lite 快在复杂任务的整体耗时上，单个动作并不快。

05 实测下来的短板

速度不稳定

回到开头那个任务：给 Hubo 最近三个帖子点赞，花了 8 分 2 秒。

后来我在抖音上刷到一个介绍 ego lite 的视频。博主用 Codex 让它去 X 上关注一份名单里的 100 个博主，视频里页面一个接一个跳，速度很快， 几乎页面还没加载完就已经跳转了。

同样是在 X 上操作，差距这么大，我能想到两个原因。一是任务不一样：关注名单是给好的，每个人点一下就行；我的任务要先在关注列表里找到 Hubo，进他的主页，跳过置顶帖，再判断每条帖子有没有点过赞，每一步都要 Agent 看完页面再做决定。二是我自己的电脑和网络，这一点我没法排除。

所以前面那 47% 到 63% 的提速，要看是什么样的任务。

太快也是问题

简单任务跑得快，反过来又容易撞上平台的限速墙。

一秒一个关注、一秒一个点赞，在平台眼里不像人在操作。ego lite 用的是你自己的网络和登录状态，比云浏览器更像真人，但官方也说了，它不会绕过平台的验证和风控。

所以不要拿它批量刷关注、刷数据。它用的是你的真实账号，账号出了问题，算在你自己头上。

导入了登录状态，不等于都能直接登录

ego lite 可以一键导入 Chrome 的书签、密码和登录状态。我导入以后，X、Hugging Face、GitHub、飞书文档都能直接用，国内的语鲸和微信公众号后台也同步过来了。

但淘宝这类风控比较严的平台，换了浏览器就会被当成新设备，还是要重新登录。

隔开的是操作权，Cookie 不一定

日本公司 Algomatic 的工程师在 8 月底发了一篇实测文章，结论和官方文档对不上。

他们在 0.4.7.3 版本里开了两个 Space，查到两个 Space 的 browserContextId 是同一个。在 Space A 里写入一个 Cookie，再在 Space B 里把它改掉，回到 Space A 读到的是 B 改过的值，localStorage 也一样。之后的更新日志里，我没有找到修复这个问题的记录。

从使用角度看，Agent 能直接用你的登录状态，正是因为 Cookie 共用。所以 Space 真正隔开的是标签页、焦点和操作权。如果一个任务涉及敏感账号，或者要求两个任务之间的数据完全分开，就不要指望 Space 来做这一层隔离。

官方在发布博客的最后也提醒了一句：ego lite 给了 Agent 读取页面和真实操作的能力，用之前要确认驱动它的 Agent 来源可靠。

06 产品思考：不做大脑，做手脚

现在的 AI 浏览器，大多在做全家桶：浏览器、助手、模型都是自家的，用户用浏览器的同时，也就用上了它的 AI。

ego lite 退了一步。它不卖模型，也不做助手，连操作浏览器的那一端都交了出去，交给 Claude Code、Codex、Cursor，甚至是跑在本地的小模型。它只负责一件事：让这些 Agent 在浏览器里干活的时候，看得清、动得快、不打扰人。

退这一步，换回来三样东西：

• 免费。浏览器里的所有操作都由用户自己的 Agent 驱动，不走 ego 的服务器，官方说这就是它能对个人免费的原因。模型的钱，用户本来就在付
• 中立。哪个 Agent 都能接，用户换 Agent 不用换浏览器
• 规则交给用户。能做什么任务、页面内容发给哪个模型，由用户选的 Agent 和用户自己定的边界决定，不由浏览器公司决定

这让我想到前段时间的 Jev。TypeSafe AI 在 9 月 15 日发布了这个模型，它不生成文字，只返回结构化的判断：分类、打分、路由。OpenRouter 上的 Jev Router 就靠它来决定每个请求该交给哪个模型、用多少推理强度。它的响应时间在 70 到 500 毫秒之间，输入每百万 token 0.042 美元。

Jev 只做判断，ego lite 只做执行。两家都没有去抢大脑的位置，而是挑了 Agent 链路上的一个环节，把它做到足够好。

做 AI 产品，不一定要做大脑，把手脚做到极致，同样是一个生态位。

回到开头那 8 分钟。Agent 在它自己的 Space 里点赞，我在旁边刷我的时间线，谁也没耽误谁。

两个月前我用 Codex 的 computer use 时，只能把电脑让给它，坐在旁边等。ego lite 在浏览器这一层解决了这个问题。

如果你在做 AI 产品，可以问自己一个问题：在用户的 Agent 链路上，你的产品是哪一环？