dots：让 AI Agent 拥有自己的反检测浏览器的开源工具

Skill超级捕获手 技术创作者 2026-10-02 1582 阅读

dots 是一个开源 AI Web Agent 项目，2026 年 10 月 1 日刚刚上榜 GitHub Trending，2 天冲到 2.4k stars。它解决了一个长期被忽视的问题：AI agent 浏览器自动化失败的原因，90% 不在模型，而在于浏览器指纹、WebDriver 暴露、登录状态丢失等底层环境因素。dots 的解法是让 AI agent 拥有自己的 stealth patched-Firefox 浏览器——指纹由 C++ 层引擎决定而非 JS 注入，无 WebDriver 标志，一次性设置后开箱即用。

功能与设计原则

dots 的核心定位是”AI Agent + 自有浏览器”一体化，而非让 AI 操作已有的 Chrome/Firefox 实例。它遵循三个设计原则：

  • 反检测优先：指纹在引擎层（C++ patch）生成，页面无法通过 JavaScript 检测到自动化框架
  • 真实交互模拟：指针移动到目标元素再点击，逐字输入按键——每个事件都是”可信任”的浏览器原生事件
  • 持久化会话：通过 --profile-dir 保存登录状态和 Cookie，重启后不丢上下文

认可度

  • GitHub stars：约 2,400+（截至 2026-10-02，Trending 榜单实况，2 天快速上涨）
  • 2026-10-01 入选 GitHub Trending 日榜，属新上榜项目
  • 10 月 1 日当天涨星 +572（ghtrends.dev 数据）
  • 属近 7 天内创建的新生项目（Newborn Stars 类别），处于极早期爆发阶段

链接

GitHub：https://github.com/feder-cr/dots

原作者

  • 作者：feder-cr（GitHub 个人账号）
  • 同项目还维护了 AIHawk（反检测浏览器 MCP server）、invisible_playwright_mcp（MCP 协议的 stealth browser server）等一系列浏览器自动化工具链，在 Agent 开发者圈子里已有一定知名度

介绍

dots 的 README 开篇一句话道出核心洞察：”Every AI agent is a model and a browser.”——但几乎所有项目都在卷模型，极少有人认真对待浏览器这半边。

传统浏览器自动化（无论是 Playwright/Puppeteer + AI，还是市面上的 Web Agent 产品）面临的共同问题是：页面会主动检测自动化框架。WebDriver 标志、DevTools 协议、automation globals 等指纹会在页面加载时就被暴露，导致登录失败、挑战弹窗、页面拒绝等连锁失败。dots 的答案是换掉整个浏览器层：用一个经 C++ patch 过的 Firefox 引擎，浏览器指纹从内核生成，不依赖任何 JS 注入伪装手段。

使用体验上，用户只需要一条命令启动 Agent + 浏览器：Linux 下 uvx --from git+https://github.com/feder-cr/dots dots --openrouter-key sk-or-...，然后打开 http://127.0.0.1:8765，左侧对话、右侧实时浏览器，AI 在浏览器里自主操作，完成任务后退出。All in one，不需要额外配置浏览器或安装驱动。

特点

  • Stealth Firefox 引擎：指纹由 C++ patch 决定，页面无法检测到自动化框架
  • 无 WebDriver / DevTools 暴露：不依赖任何可被页面识别出的自动化协议
  • 可信事件流：指针移动 + 逐字按键，每个 DOM 事件都是原生触发
  • 身份一致性：--seed N 保证同一随机种子每次生成相同指纹（屏幕、字体、GPU、时区、语言一致），适合需要稳定身份的测试场景
  • 会话持久化：--profile-dir 保存登录状态，跨重启保留 Cookie 和认证信息
  • 代理感知：--proxy 参数让出口 IP、时区、语言随代理自动切换
  • 模型无关：支持 OpenRouter 上的任意模型（--model 参数指定），默认 z-ai/glm-5.3-flash
  • MCP 协议集成：同作者的 invisible_playwright_mcp 将该浏览器暴露为 MCP server，Claude Code、Codex、 Gemini CLI 可直接接入使用

使用方法

Linux 启动命令：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
source $HOME/.local/bin/env
uvx --from git+https://github.com/feder-cr/dots dots --openrouter-key sk-or-...

然后访问 http://127.0.0.1:8765 开始使用。

Windows PowerShell：

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
$env:Path = "$env:USERPROFILE.localbin;$env:Path"
uvx --from git+https://github.com/feder-cr/dots dots --openrouter-key sk-or-...

Claude Code / Codex / Gemini CLI 接入（通过 MCP）：

# 安装 invisible_playwright_mcp MCP server
# 然后在对应 AI 客户端加载使用

常用参数：
– --openrouter-key：OpenRouter API key（支持环境变量 OPENROUTER_API_KEY 或 .env 文件）
– --model：指定模型，默认 z-ai/glm-5.3-flash
– --seed：随机种子，保证指纹一致性
– --profile-dir：会话目录，保存 Cookie 和登录状态
– --proxy：代理地址（HTTP/SOCKS5），出口 IP、时区、语言自动跟随
– --headed：显示浏览器窗口（默认无头模式）

使用场景与人群

适用场景：
– 需要 AI 在真实浏览器中完成多步操作的自动化任务（比价、填表、爬取登录后的内容）
– 测试有反爬/反自动化检测的目标网站
– 需要稳定身份（同一浏览器指纹）的网络测试
– 跨地区代理场景（切换出口 IP 时同步时区、语言）

目标用户：
– AI 工程师和 Agent 开发者（尤其是搭建 web automation 流程的团队）
– 需要绕过反爬/检测进行数据采集的开发者
– 在 Claude Code / Codex 等 AI 编程工具中使用浏览器自动化的用户

输入与输出案例

案例 1：机票比价
– Input：在页面对话框输入”Go to Google Flights. One way, Milan to Lisbon, economy, one adult. Check every date from the 12th to the 16th of next month and read the cheapest fare for each day.”
– Output：AI 自主打开 Firefox，导航到 Google Flights，输入出发地/目的地，依次点击日期选择器检查每一天的最低票价，返回一张完整的价格表格。全程无需人工干预，浏览器在 AI 控制下逐页操作。

案例 2：需要登录的内容抓取
– Input：先执行 dots --profile-dir ./my-profile，手动在浏览器中登录目标网站；之后每次启动加同样参数，AI 自动继承登录状态，直接进入需要认证的页面执行任务。
– Output：AI 在已登录状态下访问目标站点，完成数据提取、填表等操作，Cookie 和会话不丢失。

dots 的出现填补了 AI Agent 浏览器层的一个关键空白——不是更好地上传网页给模型看，而是让模型真正拥有一个”不会一进去就被认出来”的浏览器。如果你在用 AI 编程助手做 Web 自动化时频繁遇到检测/失败，这个项目值得一试。

GitHub: https://github.com/feder-cr/dots

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