Reseña de Stagehand: ¿El Mejor Framework de Automatización de Navegadores con IA?

La automatización de navegadores ha sido durante mucho tiempo una piedra angular del desarrollo de software moderno, las pruebas y la extracción de datos. Durante años, frameworks como Selenium, Puppeteer y, más recientemente, Playwright, han dominado el panorama. Estas herramientas ofrecen un control granular sobre las acciones del navegador, pero vienen con una curva de aprendizaje pronunciada y una carga de mantenimiento significativa. Los scripts suelen ser frágiles y se rompen con el más mínimo cambio en la interfaz de usuario de un sitio web. En el otro extremo del espectro, una nueva ola de agentes nativos de IA promete automatizar tareas complejas utilizando lenguaje natural, pero a menudo a costa de la fiabilidad, la previsibilidad y el control.

Aquí entra Stagehand, un framework que se presenta como "El Framework de Automatización de Navegadores con IA". No pretende reemplazar herramientas probadas como Playwright, sino amplificarlas. Construido sobre Playwright, Stagehand inyecta una potente capa de IA, permitiendo a los desarrolladores combinar la automatización tradicional basada en código con instrucciones de alto nivel en lenguaje natural.

Pero, ¿qué tan bueno es realmente? ¿Logra el equilibrio adecuado entre la precisión del código y la flexibilidad de la IA? Esta revisión y tutorial en profundidad explorará los conceptos centrales de Stagehand, presentará ejemplos prácticos y evaluará su posición en el mundo en rápida evolución de la automatización de navegadores.

¿Por qué Stagehand? El problema con los métodos antiguos

Antes de sumergirnos en el "cómo", es crucial entender el "por qué". La automatización tradicional de navegadores consiste fundamentalmente en decirle al navegador exactamente qué hacer. Un script típico podría verse así en Playwright:

// Encuentra un elemento por su selector CSS y haz clic en él
await page.locator('button[data-testid="login-button"]').click();

// Encuentra un campo de entrada y escribe en él
await page.locator('input[name="username"]').fill('my-user');

Este enfoque es preciso y fiable... hasta que deja de serlo. En el momento en que un desarrollador cambia data-testid o refactoriza la estructura HTML del formulario, el script se rompe. Mantener estos selectores en un gran conjunto de pruebas o un proyecto complejo de web scraping se convierte en un trabajo tedioso y poco gratificante.

Echa un vistazo a la demostración proporcionada por el equipo de Stagehand:

Los agentes de IA de alto nivel intentan resolver esto abstraendo los detalles de implementación. Simplemente le dices al agente: "Inicia sesión con mis credenciales", y él averigua los pasos necesarios. Si bien esto suena mágico, puede ser impredecible en entornos de producción. El agente podría fallar en una interfaz de usuario desconocida, tomar una ruta ineficiente o malinterpretar la instrucción, lo que lleva a resultados inconsistentes.

Stagehand tiene como objetivo ofrecer un camino intermedio. Reconoce que a veces sabes exactamente lo que quieres hacer (por ejemplo, await page.goto('https://github.com')), y otras veces quieres descargar el "cómo" a una IA (por ejemplo, await page.act('click on the stagehand repo')). Este enfoque híbrido es la propuesta de valor central de Stagehand.

Los pilares centrales de Stagehand

Stagehand mejora el objeto Page de Playwright con tres métodos principales: act, extract y observe. También introduce un potente agent para manejar tareas más complejas y de varios pasos.

act: Ejecución de acciones con lenguaje natural

El método act es el corazón de las capacidades interactivas de Stagehand. Toma una instrucción en lenguaje natural y ejecuta la acción correspondiente en la página.

// En lugar de selectores frágiles...
await page.act("Click the sign in button"); // Haz clic en el botón de iniciar sesión
await page.act("Type 'hello world' into the search input"); // Escribe 'hola mundo' en el campo de búsqueda

Detrás de escena, un modelo de IA analiza el estado actual de la página web (el DOM), identifica los elementos interactivos más relevantes (botones, enlaces, campos de entrada) y mapea la instrucción a una acción específica, como un clic o una pulsación de tecla. Esto hace que los scripts sean más resistentes a cambios menores en la interfaz de usuario. Mientras un humano pueda identificar el "botón de iniciar sesión", Stagehand probablemente también podrá, incluso si su código subyacente ha cambiado.

La clave para usar act de manera efectiva es mantener las instrucciones atómicas y específicas. Una instrucción como "Pídeme una pizza" es demasiado de alto nivel para act. En cambio, la desglosarías en una serie de pasos atómicos: "Haz clic en la pizza de pepperoni", "Selecciona tamaño 'grande'", "Añadir al carrito" y "Proceder al pago".

observe y Caching: Añadiendo previsibilidad a la IA

Una preocupación común al usar IA es la imprevisibilidad. ¿Elegirá el modelo el elemento correcto cada vez? Stagehand aborda esto con el método observe. observe no ejecuta una acción; devuelve una lista de acciones potenciales que coinciden con la instrucción.

const [action] = await page.observe("Click the sign in button"); // Haz clic en el botón de iniciar sesión

El objeto action devuelto es un descriptor serializable de la operación que Stagehand pretende realizar. Puedes inspeccionarlo, registrarlo y, lo que es más importante, alimentarlo directamente de nuevo en act:

const [action] = await page.observe("Click the sign in button"); // Haz clic en el botón de iniciar sesión
await page.act(action);

Este proceso de dos pasos proporciona una potente función de "vista previa". Pero su verdadera fuerza reside en el caching (caché). Para tareas repetitivas, puedes usar observe en una acción una vez, guardar el resultado y reutilizarlo en ejecuciones posteriores.

const instruction = "Click the sign in button"; // Haz clic en el botón de iniciar sesión
let cachedAction = await getFromCache(instruction); // Obtener de la caché

if (cachedAction) {
  await page.act(cachedAction);
} else {
  const [observedAction] = await page.observe(instruction);
  await saveToCache(instruction, observedAction); // Guardar en la caché
  await page.act(observedAction);
}

Esta estrategia de caching ofrece varios beneficios:

1. Fiabilidad: Asegura que se realice exactamente la misma acción cada vez, eliminando la variabilidad del modelo de IA.
2. Velocidad: Evita la necesidad de una llamada a la IA, haciendo la automatización significativamente más rápida.
3. Costo: Ahorra en llamadas a la API del modelo de lenguaje subyacente, reduciendo los costos operativos.

extract: Extracción inteligente de datos

Extraer datos de una página web con herramientas tradicionales implica escribir selectores CSS o XPath para identificar los datos. Esta es otra forma de acoplamiento frágil a la interfaz de usuario. El método extract de Stagehand revoluciona este proceso al permitirte especificar lo que quieres extraer en lenguaje natural.

Opcionalmente, puedes proporcionar un esquema Zod para asegurar que la salida esté estructurada correctamente. Zod es una popular biblioteca de declaración y validación de esquemas con enfoque en TypeScript, y su integración aquí cambia las reglas del juego.

Imagina que estás en una página de solicitud de extracción (pull request) de GitHub y quieres obtener el nombre de usuario del autor y el título de la PR. Con extract, es tan simple como esto:

import { z } from "zod";

// ... dentro de una función asíncrona
const { author, title } = await page.extract({
  instruction: "extract the author and title of the PR", // extrae el autor y el título de la PR
  schema: z.object({
    author: z.string().describe("The username of the PR author"), // El nombre de usuario del autor de la PR
    title: z.string().describe("The title of the PR"), // El título de la PR
  }),
});

console.log(`PR: "${title}" by ${author}`); // PR: "${título}" por ${autor}

La IA de Stagehand lee la página, comprende el contexto y rellena el esquema Zod con los datos solicitados. Esto es mucho más robusto que depender de selectores como #pull_request_header .author que podrían cambiar en cualquier momento. Incluso puedes extraer datos anidados complejos, incluyendo arrays de objetos, definiendo el esquema Zod apropiado.

agent: Para tareas autónomas de varios pasos

Mientras que act es para acciones individuales y atómicas, agent es para orquestar objetivos más grandes y complejos. El agente puede tomar un objetivo de alto nivel y desglosarlo en una secuencia de llamadas a act y extract por sí solo.

// Navegar a un sitio web
await stagehand.page.goto("https://www.google.com");

const agent = stagehand.agent({
  provider: "openai",
  model: "gpt-4o", // O un modelo de Anthropic
});

// Ejecutar el agente
await agent.execute(
  "Find the official website for the Stagehand framework and tell me who developed it." // Encuentra el sitio web oficial del framework Stagehand y dime quién lo desarrolló.
);

El agente proporciona una experiencia de "humano en el bucle" para tus scripts de automatización. Es ideal para tareas exploratorias o navegar por sitios web complejos y desconocidos donde predefinir cada paso sería poco práctico. Soporta modelos de primer nivel tanto de OpenAI como de Anthropic, dando a los desarrolladores acceso a capacidades de IA de vanguardia con una configuración mínima.

Primeros pasos: Un mini-tutorial para usar Stagehand Team

Mira a Anirudh demostrar cómo usar create-browser-app para crear un proyecto Stagehand aquí:

La forma más rápida de iniciar un proyecto Stagehand es utilizando su herramienta de línea de comandos.

npx create-browser-app my-stagehand-project
cd my-stagehand-project

Esto estructura un nuevo proyecto con todas las dependencias necesarias, archivos de configuración y un script de ejemplo. Deberás añadir tus claves de API para un proveedor de LLM (como OpenAI o Anthropic) y opcionalmente una clave de Browserbase (para ejecución de navegador en la nube) al archivo .env.

Un script básico se ve así:

import { Stagehand } from "@browserbasehq/stagehand";
import StagehandConfig from "./stagehand.config"; // Configuración de tu proyecto
import { z } from "zod";

async function main() {
  // 1. Inicializar Stagehand
  const stagehand = new Stagehand(StagehandConfig);
  await stagehand.init();

  const page = stagehand.page;

  try {
    // 2. Navegar a una página
    await page.goto("https://github.com/trending");

    // 3. Realizar acciones
    await page.act("Click on the first repository in the list"); // Haz clic en el primer repositorio de la lista

    // 4. Extraer datos
    const { description } = await page.extract({
      instruction: "Extract the repository description", // Extrae la descripción del repositorio
      schema: z.object({
        description: z.string(),
      }),
    });

    console.log("Repository description:", description); // Descripción del repositorio:

  } finally {
    // 5. Limpiar
    await stagehand.close();
  }
}

main();

Este sencillo ejemplo demuestra todo el ciclo de vida: inicialización, navegación, acción, extracción y limpieza. Es limpio, legible y notablemente resistente a los cambios en la interfaz de usuario de la página de tendencias de GitHub.

El veredicto: ¿Qué tan bueno es?

Después de una inmersión profunda en sus características y filosofía, queda claro que Stagehand es más que una simple herramienta de automatización. Es un framework reflexivo y potente que logra cerrar la brecha entre la automatización tradicional, pesada en código, y el nuevo y valiente mundo de los agentes de IA.

Lo bueno:

• Experiencia del desarrollador: Al construirse sobre Playwright, ofrece una API familiar para muchos desarrolladores. La adición de act y extract hace que escribir scripts de automatización sea más rápido e intuitivo.
• Resistencia: Los scripts son mucho menos frágiles y más resistentes a los cambios en la interfaz de usuario, reduciendo drásticamente la carga de mantenimiento.
• Control y previsibilidad: El mecanismo de observe y caching es una solución brillante al problema de imprevisibilidad de la IA, haciéndola viable para casos de uso en producción.
• Potencia y flexibilidad: La combinación de llamadas atómicas a act, esquemas inteligentes para extract y el agent de alto nivel proporciona un espectro de herramientas adecuadas para casi cualquier tarea de automatización de navegadores.
• Extracción de datos estructurados: La integración con Zod para extract es una característica destacada, haciendo la extracción de datos más fácil y fiable que nunca.

Posibles desventajas:

• Dependencia de LLMs: La calidad de la automatización está ligada al rendimiento de los modelos de IA subyacentes. Aunque los modelos actuales son increíblemente capaces, no son perfectos.
• Costo: Las llamadas a la API de modelos potentes no son gratuitas. Si bien la estrategia de caching ayuda a mitigar esto, un uso de alto volumen podría generar costos.
• Curva de aprendizaje: Aunque más simple que Playwright puro para muchas tareas, los desarrolladores aún necesitan comprender los conceptos centrales de act, observe, extract y cuándo usar cada uno. Pensar en términos de "acciones atómicas" vs. "objetivos de alto nivel" es una nueva habilidad.

Conclusión

Entonces, ¿qué tan bueno es Stagehand? Es excepcionalmente bueno. No es una solución mágica, pero representa un avance significativo en la automatización de navegadores. Capacita a los desarrolladores para construir automatizaciones más robustas, más inteligentes y más capaces con menos esfuerzo. Al darte la opción de escribir código de bajo nivel cuando necesitas precisión y usar IA de alto nivel cuando necesitas flexibilidad, Stagehand proporciona un conjunto de herramientas pragmático y potente para el desarrollador moderno.

Si eres un ingeniero de control de calidad cansado de actualizar selectores, un científico de datos que busca una mejor manera de extraer datos de la web, o un desarrollador que construye flujos de trabajo complejos basados en navegadores, Stagehand no solo merece una mirada, sino que podría convertirse en tu nueva herramienta favorita. Cumple con éxito su promesa, lo que lo convierte en un contendiente principal para el título de "El Framework de Automatización de Navegadores con IA".