# BrowserCode: 정해진 동작 API 대신 자바스크립트를 작성해 실제 Chrome을 조작하는 브라우저 에이전트

**URL:** <https://discuss.pytorch.kr/t/browsercode-api-chrome/11714>\
**Category:** 읽을거리&정보공유\
**Tags:** cdp, browsercode, bu-bench, chrome, browser-agent, browser-use, coding-agent\
**Created:** [8월 26, 2026, 12:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/browsercode-api-chrome/11714 "2026-08-26T00:30:30Z")\
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**Author:** ![9bow](https://discuss.pytorch.kr/user_avatar/discuss.pytorch.kr/9bow/32/16301_2.png) [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\
**Post date:** [8월 26, 2026, 12:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/browsercode-api-chrome/11714/1 "2026-08-26T00:30:30Z")

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![BrowserCode: 정해진 동작 API 대신 자바스크립트를 작성해 실제 Chrome을 조작하는 브라우저 에이전트](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/3X/b/5/b55d432362d78ed1efb6b486f91b8e66d5009406.jpeg)

## BrowserCode 소개

웹을 다루는 AI 에이전트는 대개 정해진 동작 목록을 도구로 받습니다. 클릭, 입력, 스크롤, 요소 읽기 정도가 노출되고, 에이전트는 그 목록 안에서만 페이지를 다룹니다. 이 구조는 예상한 모양의 페이지에서는 잘 동작하지만, 무한 스크롤 목록에서 항목을 모두 모으거나 그림자 DOM(Shadow DOM) 안의 요소를 다루는 것처럼 목록 밖의 상황이 오면 막힙니다. 사이트마다 구조가 다르니 새 사이트를 만날 때마다 같은 벽에 부딪히고, 결국 도구 목록을 늘리는 쪽으로 대응하게 됩니다.

이번에 소개할 BrowserCode는 그 목록을 늘리는 대신 **브라우저 조작을 코드 작성 문제로 바꾸는** 방향을 택한 터미널 에이전트입니다. BrowserCode는 에이전트에게 자바스크립트를 실행할 통로 하나만 주고, 에이전트가 페이지를 보고 필요한 코드를 그때그때 작성합니다. 개발사인 [Browser Use](https://browser-use.com) 는 이 설계의 근거를 _"Browser ability and code-writing ability are deeply connected"_ 라는 문장으로 설명하며, 브라우저를 다루는 능력과 코드를 쓰는 능력이 같은 능력이라고 봅니다.

 ![BrowserCode 공식 배너](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/3X/5/2/52943995a7423eaaaa48c9d29c1572a663405f82.png)

BrowserCode는 터미널에서 도는 오픈소스 도구이고, 같은 에이전트를 계정 기반으로 대신 실행해 주는 [Browser Use Cloud](https://cloud.browser-use.com) 가 함께 있습니다. 저장소를 클론해 직접 실행하는 쪽은 무료이며, 클라우드 쪽은 API 키를 발급받아 쓰는 유료 서비스입니다. 저장소 이름과 실행 명령은 프로젝트 이름과 달라서, 저장소는 `browsercode` 이고 설치 후 입력하는 명령은 `bcode` 입니다. 아래 명령에서는 그 이름을 그대로 씁니다.

## BrowserCode의 핵심 원시 기능: browser\_execute

BrowserCode가 [OpenCode](https://github.com/anomalyco/opencode) (:pytorch::kr: [Opencode: 다양한 LLM을 사용할 수 있는, 터미널 기반의 오픈소스 AI 코딩 에이전트](https://discuss.pytorch.kr/t/opencode-llm-ai/7579)) 에 더한 것은 원시 기능(Primitive) 하나입니다. Browser Use 가 정리한 동작은 다음과 같습니다:

```plaintext
browser_execute(code)
  -> runs JavaScript in-process
  -> talks to Chrome through the DevTools Protocol
  -> keeps the browser session alive across calls
  -> returns logs, values, and screenshots to the agent

```

정리하면 에이전트가 넘긴 자바스크립트를 프로세스 안에서 실행하고, [Chrome DevTools Protocol(CDP)](https://chromedevtools.github.io/devtools-protocol/) 로 Chrome 에 직접 말을 걸며, 호출 사이에 브라우저 세션을 살려 두고, 실행 결과로 로그와 값과 스크린샷을 함께 돌려줍니다. 세션이 유지되기 때문에 에이전트는 페이지를 한 번 열어 둔 상태에서 코드를 여러 번 나눠 실행하며 탐색할 수 있습니다.

한 번 통한 코드는 버려지지 않습니다. 에이전트가 작성한 재사용 가능한 브라우저 스크립트는 `.bcode/agent-workspace/` 에 파일로 남아, 같은 작업을 다시 할 때 그대로 불러 쓸 수 있습니다.

또한 구성은 포크와 이식의 조합입니다. BrowserCode 는 OpenCode 를 포크한 코드 위에, [Browser Harness](https://github.com/browser-use/browser-harness) (:pytorch::kr: [Browser Harness: LLM이 직접 Chrome을 제어하며 부족한 기능을 스스로 구현하는 자기 치유형 브라우저 자동화 프레임워크](https://discuss.pytorch.kr/t/browser-harness-llm-chrome/9821)) 의 타입스크립트 이식본을 저장소 안에 함께 넣어 두었습니다. 그래서 프로젝트는 기여를 받을 때도 브라우저 자동화 쪽 변경은 Browser Harness 저장소로, 코딩 에이전트 본체 쪽 변경은 OpenCode 저장소로 보내라고 안내합니다. 다만 이름이 비슷해 오해하기 쉬운 지점이 하나 있어서, 프로젝트는 _"BrowserCode is not built by the OpenCode team and is not affiliated with OpenCode in any way"_ 라고 관계를 분명히 밝혀 두었습니다.

## BU Bench로 측정한 모델별 성능

BrowserCode 는 API 키로 접근할 수 있는 모델과 OpenCode 가 지원하는 [모든 공급자](https://opencode.ai/docs/providers)를 쓸 수 있습니다. 그래서 어떤 모델을 붙이느냐가 결과를 크게 가릅니다. Browser Use 가 자체 벤치마크인 BU Bench 로 측정해 공개한 값을 보면 모델별 편차가 뚜렷합니다:

 ![BrowserCode에 모델을 붙였을 때의 BU Bench 점수 비교 막대 그래프](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/3X/7/5/750e7dfb68b8ff2883d9a90308d90ea04fbaa41a.png)

가장 높은 점수는 claude opus-4-8 의 89.5% 이고, claude fable-5 와 claude opus-5 가 87.0%, grok 4.5 가 86.3% 로 이어집니다. 공개 가중치 모델 중에서는 kimi k3 가 86.0%, glm 5.2 가 84.0% 로 상위권에 들어 있습니다. 하단은 gemini 3-flash 66.2%, gemini 3.5-flash-lite 61.0% 입니다.

이 그래프에서 특히 눈여겨볼 값은 gpt-5.6-luna 가 두 번 등장한다는 점입니다. 추론 강도(Reasoning Effort)를 xhigh 로 올린 쪽은 82.0% 인데 기본값 쪽은 72.4% 로, 같은 모델에서 9.6 포인트가 벌어집니다. 따라서 모델을 바꾸지 않고 추론 강도만 조정해도 모델 간 차이만큼 결과가 달라집니다.

Browser Use 는 이 측정 결과를 바탕으로 용도별 추천 모델도 정리해 두었습니다:

 ![BrowserCode의 용도별 추천 모델과 항목별 특성을 정리한 레이더 차트](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/3X/d/a/da16a1adde4c12ab4b15968b992a4aa0dd3a91a6.png)

성능 우선은 claude-opus-4-8 (점수 89.5%, 시간당 25.8 작업, 1달러당 1.1 작업), 공개 가중치 중에서는 kimi-k3 (86.0%, 시간당 6.3 작업, 1달러당 1.3 작업), 비용 대비 효율은 xhigh 로 설정한 gpt-5.6-luna (82.0%, 시간당 25.6 작업, 1달러당 26.6 작업)입니다. 1달러당 처리 작업 수에서 luna 가 opus 의 24배에 이르는 것이 이 추천의 근거입니다. 차트는 구독 사용 가능 여부도 함께 표시하는데, opus-4-8 은 Claude Code 구독으로 쓸 수 없고 luna 는 Codex 구독을, kimi-k3 은 Kimi Coding 구독을 쓸 수 있다고 적혀 있습니다. 이 값들은 모두 개발사인 Browser Use 가 자체 벤치마크로 측정해 공개한 수치입니다.

성능 주장 자체도 개발사의 표현으로 읽는 것이 정확합니다. Browser Use 는 _"BrowserCode outperforms every browser agent we have tested it against"_ 라고 적어 두었는데, 비교 대상 목록과 각 대상의 점수는 공개하지 않았습니다.

## 기존 브라우저 자동화 도구와 다른 점

PyTorchKR 에도 브라우저를 다루는 도구가 여러 번 소개됐고, 각자 해결하려는 지점이 다릅니다. [Moli](https://discuss.pytorch.kr/t/moli-chrome-headless-ai/11643)와 [Obscura](https://discuss.pytorch.kr/t/obscura-ai-rust/11048)는 브라우저 자체를 가볍게 만드는 쪽이고, [Stagehand](https://discuss.pytorch.kr/t/stagehand-feat-browserbase/5822)는 자동화 프레임워크에 자연어 지시를 얹는 쪽입니다. BrowserCode 는 브라우저를 새로 만들지도, 동작 API 를 다듬지도 않고, 실제 Chrome 을 그대로 쓰면서 그 위에서 에이전트가 코드를 쓰게 합니다.

같은 개발사의 [Browser Harness](https://discuss.pytorch.kr/t/browser-harness-llm-chrome/9821) 와의 관계는 경쟁이 아니라 포함입니다. Browser Harness 가 Chrome 을 제어하는 계층이고, BrowserCode 는 그 계층을 타입스크립트로 이식해 코딩 에이전트 안에 넣은 결과물입니다.

## BrowserCode 설치와 사용법

설치는 한 줄이고, bash 를 지원하는 터미널에서 실행합니다:

```bash
curl -fsSL https://bcode.sh/install | bash

```

설치가 끝나면 `bcode` 로 대화형 화면(TUI)을 열거나, `bcode run` 으로 지시 한 줄만 넘겨 비대화형으로 실행할 수 있습니다:

```bash
bcode
bcode run "On Google flights return all flight details from New York to SF tomorrow"

```

모델 연결은 TUI 안에서 `/connect` 를 입력하거나, 공급자 API 키를 환경 변수로 두면 됩니다. 클라우드 쪽에서 같은 에이전트를 실행하려면 HTTP 요청 한 번으로도 됩니다:

```bash
curl -X POST https://api.browser-use.com/api/v4/runs \
  -H "X-Browser-Use-API-Key: $BROWSER_USE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"task": "Your task"}'

```

소스에서 직접 실행하려면 [Bun](https://bun.com) 이 필요합니다:

```bash
git clone https://github.com/browser-use/browsercode.git
cd browsercode
bun install
bun run --cwd packages/opencode dev

```

## BrowserCode에 브라우저를 붙이는 세 가지 방법

브라우저를 어떻게 붙일지는 별도 설정이 아니라 지시문으로 정해집니다. 프로젝트는 세 가지 경우를 예시로 들고 있습니다. 첫째는 지금 열려 있는 내 브라우저의 탭을 이어받는 방식이고, 둘째는 에이전트가 자기 브라우저 프로필을 새로 만들어 그 안에서만 작업하는 방식이며, 셋째는 원격 브라우저를 열어 그쪽에서 실행하는 방식입니다. Browser Use 가 예시로 든 지시문은 다음과 같습니다:

```plaintext
Connect to my current tab on amazon.com and find deals for 64GB DDR5 RAM, return URLs
Make a new browser profile and QA test http://localhost:3000, fix bugs and open a PR
Open a remote browser and extract every item sold on mcdonalds.com in SF

```

세 번째 방식이 Browser Use Cloud 를 쓰는 경로입니다. 클라우드 브라우저는 개수 제한 없이 무료로 쓸 수 있지만 동시 세션은 3개로 묶여 있고, 스텔스 접속과 캡차 처리, 프록시가 함께 제공됩니다. 환경 변수에 `BROWSER_USE_API_KEY` 를 두면 연결되며, 프로젝트는 에이전트가 스스로 가입까지 할 수 있다고 적어 두었습니다.

## BrowserCode는 누구에게 유용한가

**사이트 구조가 자주 바뀌거나 동작 API 로는 다루기 어려운 페이지를 자동화해야 하는 개발자에게 BrowserCode 는 시도해 볼 값어치가 있습니다.** 한 번 통한 코드가 `.bcode/agent-workspace/` 에 남아 다음 실행에서 재사용되므로, 같은 사이트를 반복해서 다룰수록 유리해지는 구조입니다. 모델을 고를 수 있다는 점도 실무에서는 큰 차이인데, 위 벤치마크대로 비용 대비 효율만 보면 상위 모델을 쓰지 않고도 82.0% 선을 확보할 수 있습니다.

다만 도입 전에 확인할 것이 세 가지 있습니다. 첫째, BrowserCode 는 익명 사용 추적(Telemetry) 정보를 기본으로 전송하며, 끄려면 환경 변수에 `DO_NOT_TRACK=1` 을 설정해야 합니다. 둘째, 원격 브라우저 경로는 Browser Use Cloud 계정에 묶여 있으므로 **외부 서비스에 트래픽을 보낼 수 없는 환경에서는 로컬 브라우저 경로만 쓸 수 있습니다.** 셋째, 에이전트가 임의의 자바스크립트를 실행한다는 것이 이 프로젝트의 설계인 만큼, 로그인된 개인 브라우저의 탭을 그대로 이어받는 사용 방식은 그 위험을 감안해 판단해야 합니다.

## BrowserCode의 라이선스

BrowserCode 는 [MIT 라이선스](https://github.com/browser-use/browsercode/blob/main/LICENSE)로 공개되어 있어 개인 및 상업적 목적으로 자유롭게 사용할 수 있습니다. LICENSE 파일의 저작권 표기는 포크의 출처를 따라 `Copyright (c) 2025 opencode` 로 남아 있습니다.

## :github: BrowserCode 프로젝트 GitHub 저장소

> **[GitHub - browser-use/browsercode: The browser-native agent framework](https://github.com/browser-use/browsercode)**
>
> The browser-native agent framework

## 더 읽어보기

- [Browser Harness: LLM이 직접 Chrome을 제어하며 부족한 기능을 스스로 구현하는 자기 치유형 브라우저 자동화 프레임워크](https://discuss.pytorch.kr/t/browser-harness-llm-chrome/9821)

- [Opencode: 다양한 LLM을 사용할 수 있는, 터미널 기반의 오픈소스 AI 코딩 에이전트](https://discuss.pytorch.kr/t/opencode-llm-ai/7579)

- [Moli: Chrome Headless보다 가벼우면서 웹 페이지 데이터 활용에 적합한 AI 에이전트용 헤드리스 브라우저](https://discuss.pytorch.kr/t/moli-chrome-headless-ai/11643)

- [Obscura: AI 에이전트와 웹 스크래핑을 위한 Rust 기반 경량 헤드리스 브라우저](https://discuss.pytorch.kr/t/obscura-ai-rust/11048)

- [Stagehand: 브라우저 자동화를 위한 웹 브라우징 프레임워크 (feat. BrowserBase)](https://discuss.pytorch.kr/t/stagehand-feat-browserbase/5822)

- [WebBench: 현실적인 웹 환경을 반영한 AI 브라우저 에이전트 벤치마크](https://discuss.pytorch.kr/t/webbench-ai/7040)

- [Cloudflare, AI 에이전트를 위한 클라우드 브라우저 서비스 Browser Run 출시](https://discuss.pytorch.kr/t/cloudflare-ai-browser-run/9783)

* * *

_이 글은 GPT 모델로 정리한 초안을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 댓글로 알려주시기를 부탁드립니다._ 🤗

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