Lightpanda：仅需 64MB，速度比 Chrome 快 60 倍的浏览器

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00:00:00这是 LightPanda，一款专为 AI 智能体设计的无头浏览器，它完全由 Zig 语言从零编写，没有使用 WebKit 或 Chromium，这使得它的速度比无头 Chrome 快 9 倍，内存占用减少了 16 倍。
00:00:12它甚至暴露了 Chrome 开发协议，因此可以与 Puppeteer 或 Playwright 一起使用，但它不会渲染任何像素，也不支持 Service Workers、IndexedDB 和 CORS 等常见的 Web API。
00:00:22那么，为什么 OpenClaw 和 Cells 智能体浏览器会使用它呢？点击订阅，让我们一探究竟。
00:00:30LightPanda 由 Pierre、Francis 和 Kate 在 2024 年左右发布，远在 Claude Code 出现之前，也就是 ChatGPT 开始流行的时候。
00:00:41它最初是一个网络抓取和自动化工具，但在智能体迅速走红后，他们将重点转向了 AI 智能体，并因此获得了一轮融资。
00:00:51但这是因为 AI 的流行而进行的简单重塑，还是它真的适合智能体？
00:00:56我们将通过使用 Claude SDK 和自定义的 WebFetch 工具构建自己的智能体来测试这一点，我们将使用 Chrome 和 LightPanda 作为网页浏览引擎，并比较它们的差异，看看哪一个更好，以及原因。
00:01:09虽然 LightPanda 确实有一个 MCP 服务器，并有自己的云服务，但我们将尽量在本地完成操作。
00:01:16我们将先介绍 LightPanda 的基本用法，然后再扩展到制作 WebFetch 工具。
00:01:22这是一个脚本，它主要从维基百科获取一堆链接。
00:01:27它的工作原理是首先创建一个 LightPanda 服务器，然后使用 Puppeteer 连接到该服务器。
00:01:32我们这里有一些代码来检查处理过程需要多长时间，它会访问维基百科，浏览参考文献部分的所有链接并将它们打印出来。
00:01:40如果你想看个画面，参考文献部分就在这个网页浏览页面的下方。
00:01:44如你所见，第一个参考文献链接是这个 Device Atlas，它与下面的链接相匹配。
00:01:50所以 LightPanda 在 344 毫秒内找到了所有链接。
00:01:53如果我们尝试用 Chrome 做同样的事情，则需要 392 毫秒。
00:01:58所以差别不是很大，但当你需要抓取多个页面时，情况就会发生剧烈变化。
00:02:04这是一个类似的脚本，但有一个重大区别。
00:02:07我们不再是从一个维基百科页面获取链接，而是处理 100 个页面。
00:02:11如果我们查看定义，可以看到它将从网页浏览器获取的所有页面，包括 HTTPS、JavaScript、Mongo、Python 等等。
00:02:19如果我们尝试用 LightPanda 运行，整个过程在 18 秒内完成。
00:02:23如果我们尝试用 Chrome 做同样的事情，则需要大约 30 秒。
00:02:26在某些情况下，当我运行此操作时，它花费了 60 秒。
00:02:29但让我们看看如果通过智能体运行，性能会有什么不同。
00:02:32这里我有一个使用 Claude SDK 的基础智能体，那边有一个运行此提示词的 WebFetch 工具。
00:02:39它总结了 JavaScript 中 ArrayMap、Filter 和 Reduce 之间的区别，并访问 MDN 上的这些特定链接来查找相关信息。
00:02:48下面是我们的智能体循环，因为这里只有一个工具，所以有一个 if 语句来检查是否正在使用该特定工具。
00:02:54但如果我们有更多工具，情况就会有所不同。
00:02:56这里是每当有工具调用时都会使用的 webfetch 函数。
00:03:00在它下面，我们有一些指标以及一个计算浏览器内存的函数。
00:03:04这个项目将使用 Chrome DevTools 协议来使用 LightPanda 和 Chrome。
00:03:09所以我们将在一个端口上运行它，Puppeteer 将在运行智能体之前连接到该端口。
00:03:14我们可以使用 LightPanda serve 启动服务器，然后运行我们的智能体，它会从 MDN 获取三个 URL，并将信息提供给 Claude。
00:03:22它给了我们一个回复，告诉我们 Map、Filter 和 Reduce 之间的区别，并返回了指标。
00:03:29现在让我们用 Chrome 试试，一定要删掉它所有的默认缓存，因为 LightPanda 不是一个成熟的浏览器，没有 Chrome 那样的缓存级别。
00:03:38所以从 Chrome 中删除缓存才公平。
00:03:40然后我们在 Chrome 中运行同样的操作，它也从 MDN 获取 URL，并给出 Claude 的答案。
00:03:46但这里的情况却截然不同。
00:03:48如果我们把结果并排放置，这边是 LightPanda，那边是 Chrome，它们都进行了三次获取。
00:03:54但我们可以看到 LightPanda 的获取时间快得多，几乎比 Chrome 快两倍。
00:03:59挂钟时间是一样的。
00:04:01但看看这里，LightPanda 的浏览器内存仅为 66 兆字节，而 Chrome 则为 829 兆字节。
00:04:07所以 LightPanda 的内存占用是 Chrome 的 10 分之 1 不到，智能体内存对于 LightPanda 来说也稍微小一点，但浏览器引擎对此值的改变影响不会太大。
00:04:17老实说，你再也不应该使用 Chrome 进行无头浏览了。
00:04:20我是说，你为什么要用它呢？LightPanda 比 Chrome 小 21 倍，速度更快，内存占用更少。
00:04:28但有一种情况你可能想用 Chrome 而不是 LightPanda。
00:04:33如果我们把提示词从 JavaScript 问题改为“帮我从东京的 Airbnb 获取五个房源”，使用 Chrome 运行就能得到预期的结果。
00:04:42但如果你尝试用 LightPanda 做同样的事，我们会发现它无法获取 Airbnb 的列表。
00:04:47这是因为 Airbnb 是一个单页应用程序（SPA），而 LightPanda 虽然有 V8 引擎来执行 JavaScript。
00:04:54这只是为了语言层面的执行。
00:04:57比如 async await、闭包、Promise 之类的东西。
00:05:00但对于像 Airbnb 这样复杂的单页应用程序，LightPanda 在渲染并获取所有相关信息方面确实比较吃力。
00:05:07所以除了不能正确渲染 SPA 之外（也许未来会改进，谁知道呢）。
00:05:13LightPanda 是一个很棒的工具，非常适合添加到需要进行任何 Web 搜索或 Web 获取的自定义智能体中。
00:05:20说到智能体网页浏览，如果你曾经想让 Claude Code 安全地控制你实际运行的 Chrome 会话。
00:05:27包括你的登录详情等所有内容，那么请查看这个关于使用 Chrome MCP 服务器进行远程调试的视频。

Key Takeaway

LightPanda 通过放弃传统浏览器的繁重渲染和缓存功能，实现了比 Chrome 更低 10 倍以上的内存占用和更高的抓取速度，是构建 AI 智能体网页自动化任务的高效选择。

Highlights

  • LightPanda 采用 Zig 语言重写，无头浏览速度比 Chrome 快 9 倍，内存占用仅为 Chrome 的 1/12 左右。

  • 在处理 100 个网页的批量抓取任务中，LightPanda 完成耗时 18 秒，而 Chrome 需要 30 至 60 秒。

  • 运行 AI 智能体任务时，LightPanda 的浏览器引擎内存占用为 66MB，相比之下 Chrome 达到 829MB。

  • LightPanda 兼容 Chrome 开发协议，支持通过 Puppeteer 或 Playwright 进行远程控制与调试。

  • LightPanda 无法正确渲染 Airbnb 等复杂的单页应用程序（SPA），仅支持基础 JavaScript 执行。

Timeline

LightPanda 技术架构与定位

  • LightPanda 使用 Zig 语言编写，未使用 WebKit 或 Chromium 内核。
  • 该工具专门为 AI 智能体设计，通过暴露 Chrome 开发协议实现兼容性。
  • 它通过舍弃像素渲染、Service Workers 和 IndexedDB 等复杂 API 来提升性能。

LightPanda 是一款轻量级无头浏览器，于 2024 年左右发布。它并非完整的浏览器，而是通过移除不必要的渲染引擎组件，极大减少了计算资源开销。虽然可以配合 Puppeteer 或 Playwright 使用，但其核心价值在于为 AI 智能体提供极速的网页数据抓取与交互能力。

抓取性能基准测试

  • 单页面抓取任务中，LightPanda 耗时 344 毫秒，Chrome 耗时 392 毫秒。
  • 批量处理 100 个页面时，LightPanda 仅需 18 秒，Chrome 则需 30 至 60 秒。
  • 性能差距随着抓取网页数量的增加而显著拉大。

通过执行从维基百科参考文献中提取链接的脚本，对比了两种引擎在不同规模任务下的表现。在小规模任务中，两者差异不明显，但在高并发或大规模页面抓取时，Chrome 受限于其庞大的架构，耗时大幅增加。这证明了 LightPanda 在自动化抓取场景下的效率优势。

智能体环境下的内存表现

  • 在获取 MDN 网页信息的 AI 智能体测试中，LightPanda 内存占用仅 66MB。
  • 同等任务下，清除缓存后的 Chrome 内存占用为 829MB。
  • LightPanda 在处理 API 数据交互时比 Chrome 快近两倍。

通过 Claude SDK 构建的智能体工具，对比了实际运行环境中的资源消耗。结果显示，即便在 Chrome 已清理缓存的情况下，其内存占用仍是 LightPanda 的 12 倍以上。对于需要运行多个智能体的服务器环境，这种内存节省具有显著的应用意义。

功能局限与应用建议

  • LightPanda 无法完整渲染复杂的单页应用程序（SPA），如 Airbnb 房源列表。
  • 其内置的 V8 引擎仅用于支持基础的 JavaScript 逻辑执行。
  • LightPanda 适合作为自定义智能体的 Web 获取工具，但不应完全替代通用浏览器。

由于缺乏成熟的浏览器渲染堆栈，LightPanda 在处理依赖复杂前端框架的网站时表现受限。用户应根据任务需求进行选择，对于简单的网页抓取和信息获取，LightPanda 是首选，但涉及深度网页交互的场景仍需使用 Chrome。

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