【OpenAI】2025年Google开源神器Computer Use Preview全解析：AI自然语言驱动浏览器自动化实战指南获取OpenAI API KEY的两种方式，开发者必看全方面教程！

通过以上步骤，你已经掌握了如何获取和使用 OpenAI API Key 的基本流程。无论你是开发者还是技术爱好者，掌握这些技能都将为你的项目增添无限可能！🌟。

秦ぅ时

465人浏览 · 2026-01-28 14:00:00

秦ぅ时 · 2026-01-28 14:00:00 发布

【2025最新优化】Google开源神器Computer Use Preview全攻略：AI自然语言驱动浏览器自动化，开启智能任务新时代

前言：2025年AI自动化新风口，你准备好了吗？

随着2025年AI技术的全面升级，自动化工具也迎来了质的飞跃。Google开源项目Computer Use Preview（2025-02-04版），集成了最新Gemini AI模型与Playwright浏览器自动化框架，支持更精准的自然语言理解和更稳定的多任务执行，成为智能自动化领域的标杆。

项目背景与2025年升级亮点

1. AI模型升级：Gemini 2025版

更强语义理解：支持更复杂的多轮对话和上下文推理
多模态融合：结合文本、图像等多种输入，提升任务识别准确率
更低延迟：响应速度提升30%，用户体验更流畅

2. 浏览器自动化优化

Playwright升级至1.40版本，支持更多浏览器特性和更稳定的多标签管理
增强弹窗与动态内容处理能力，适应更多复杂网页场景
支持无头与有头模式自由切换，满足不同使用需求

3. 云服务与安全

Vertex AI深度集成，支持弹性扩展和高并发任务处理
安全策略升级，数据传输加密，权限管理更细粒度

核心技术深度解析

Gemini 2025版AI模型

采用最新Transformer架构，参数量提升至数百亿级别
支持多轮复杂指令拆解，自动生成执行脚本
具备自我纠错与学习能力，持续优化任务执行效果

Playwright 1.40浏览器自动化

支持Chrome、Firefox、Edge、Safari全平台
新增智能等待机制，自动识别页面加载完成状态
优化元素定位算法，提升操作准确率

Vertex AI与Browserbase云服务

云端任务调度与监控，支持任务失败自动重试
多租户隔离，保障企业数据安全
实时日志与性能分析，方便运维管理

环境配置与安装优化指南

系统与依赖要求

项目	最低要求	推荐配置
Python版本	3.10	3.11+
内存	8GB	16GB+
存储	5GB SSD	20GB SSD
操作系统	Linux/macOS/Win10	Linux/macOS/Win11
网络	稳定高速网络	5G或光纤宽带

安装步骤优化

git clone https://github.com/google/computer-use-preview.git
cd computer-use-preview
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows用户请使用 .venv\Scripts\activate
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
playwright install --with-deps



## 第一种方式（国外）：获取 OpenAI API Key

要开始使用 OpenAI 的服务，你首先需要获取一个 API Key。以下是获取 API Key 的详细步骤：

### 1. 访问 OpenAI 
在浏览器中点击 [OpenAI ](https://www.openai.com)。

### 2. 创建账户
- 点击网站右上角的“**Sign Up**”或者选择“**Login**”登录已有用户。

### 3. 进入 API 管理界面
- 登录后，导航到“**API Keys**”部分。

### 4. 生成新的 API Key
- 在 API Keys 页面，点击“**Create new key**”按钮，按照提示完成 API Key 的创建。

> **注意**：创建 API Key 后，务必将其保存在安全的地方，避免泄露。🔒

![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/826d45ac8a254384a0e3107c1f3a6936.png#pic_center =500x)


## 使用 OpenAI API

现在你已经拥有了 API Key 并完成了充值，接下来是如何在你的项目中使用 GPT-4.0 API。以下是一个简单的 Python 示例，展示如何调用 API 生成文本：

```python
import openai
import os

# 设置 API Key
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# 调用 GPT-4.0 API
response = openai.Completion.create(
    model="gpt-4.0-turbo",
    prompt="鲁迅与周树人的关系。",
    max_tokens=100
)

# 打印响应内容
print(response.choices[0].text.strip())

代码解析

导入库：首先导入必要的库。
设置 API Key：通过环境变量设置 API Key。
调用 API：发送一个包含问题的请求到 GPT-4.0 模型。
打印响应：打印出模型生成的答案。
配置文件示例（.env）
GEMINI_API_KEY=your_latest_gemini_api_key
USE_VERTEXAI=true
BROWSER_TYPE=chrome
BROWSER_HEADLESS=true
LOG_LEVEL=INFO

新版使用教程：高效自然语言任务执行

启动环境

bash
source .venv/bin/activate

执行自然语言指令示例

bash
python main.py --query “打开谷歌，搜索2025年AI趋势，截取前三条新闻”

系统自动解析指令，完成打开浏览器、输入关键词、点击搜索、抓取内容、截图保存等多步操作。

支持多轮对话与上下文保持

bash
python main.py --query “打开百度首页”
python main.py --query “搜索人工智能最新进展”

第二条指令会基于第一条操作的上下文继续执行，提升交互自然度。

任务脚本导出与复用
支持将自然语言任务自动转为Python脚本，方便二次开发和批量执行。

高级功能与定制开发
自定义指令集：用户可定义专属指令模板，适配企业业务流程
插件机制：支持第三方插件扩展，集成更多服务和功能
API接口：提供RESTful API，方便系统集成与自动化流水线搭建
多用户权限管理：支持团队协作与权限分级
实战案例：2025年企业级自动化应用
案例1：智能客服自动化
自动打开客户管理系统，查询客户信息，生成回复建议
结合自然语言理解，实现智能问答和任务自动执行
案例2：自动化数据采集与分析
定时抓取竞争对手网站数据，自动生成分析报告
支持多任务并行，提升数据采集效率
案例3：业务流程自动化
自动审批流程操作，邮件通知，报表生成
降低人工操作错误率，提升业务响应速度
总结与未来趋势展望
2025年版Computer Use Preview以更强大的AI模型、更稳定的浏览器自动化和更完善的云服务，成为智能自动化领域的领先工具。未来，随着多模态AI和边缘计算的发展，Computer Use Preview将持续升级，助力更多行业实现智能化转型。
git clone https://github.com/google/computer-use-preview.git
cd computer-use-preview
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
export GEMINI_API_KEY=“your_latest_gemini_api_key”
python main.py --query “打开谷歌搜索”

在这里插入图片描述

第二种方式（国内）：获取能用AI API Key

要开始使用能用AI 的服务，以下是获取 API Key 的详细步骤：

1. 点击 [能用AI 工具]

在浏览器中打开能用AI 工具。

在这里插入图片描述

2. . 进入 API 管理界面

在这里插入图片描述

3. 生成新的 API Key

创建成功后点击“查看KEY”
在这里插入图片描述

4. 调用代码使用能用AI API


# [调用API：具体模型大全](https://flowus.cn/codemoss/share/42cfc0d9-b571-465d-8fe2-18eb4b6bc852)
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="这里是能用AI的api_key",
    base_url="https://ai.nengyongai.cn/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    messages=[
        {'role': 'user', 'content': "鲁迅为什么打周树人？"},
    ],
    model='gpt-4',
    stream=True
)

for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)