스테이지핸드 리뷰: 최고의 AI 브라우저 자동화 프레임워크?

브라우저 자동화는 오랫동안 현대 소프트웨어 개발, 테스트 및 데이터 추출의 초석이었습니다. 수년 동안 Selenium, Puppeteer와 같은 프레임워크, 그리고 최근에는 Playwright가 이 분야를 지배해 왔습니다. 이러한 도구는 브라우저 작업에 대한 세밀한 제어를 제공하지만, 가파른 학습 곡선과 상당한 유지보수 부담이 따릅니다. 스크립트는 웹사이트 UI의 아주 작은 변화에도 깨지는 경우가 많아 취약합니다. 반대편에는 새로운 물결의 AI 네이티브 에이전트가 자연어를 사용하여 복잡한 작업을 자동화하겠다고 약속하지만, 종종 신뢰성, 예측 가능성 및 제어력을 희생해야 합니다.

"AI 브라우저 자동화 프레임워크"라고 자칭하는 Stagehand가 등장했습니다. Stagehand는 Playwright와 같은 검증된 도구를 대체하는 것이 아니라 이들을 강화하는 것을 목표로 합니다. Playwright 위에 구축된 Stagehand는 강력한 AI 레이어를 주입하여 개발자가 기존의 코드 기반 자동화와 고수준 자연어 명령을 혼합할 수 있도록 합니다.

하지만 실제로는 얼마나 좋을까요? 코드의 정확성과 AI의 유연성 사이에서 적절한 균형을 맞출까요? 이 심층 리뷰 및 튜토리얼에서는 Stagehand의 핵심 개념을 탐구하고, 실제 예제를 살펴보고, 빠르게 진화하는 브라우저 자동화 세계에서 Stagehand의 위치를 평가할 것입니다.

왜 Stagehand인가? 기존 방식의 문제점

"방법"을 자세히 알아보기 전에 "이유"를 이해하는 것이 중요합니다. 기존의 브라우저 자동화는 근본적으로 브라우저에게 *정확히* 무엇을 해야 할지 지시하는 것입니다. Playwright의 일반적인 스크립트는 다음과 같습니다.

// Find an element by its CSS selector and click it
await page.locator('button[data-testid="login-button"]').click();

// Find an input field and type into it
await page.locator('input[name="username"]').fill('my-user');

이 접근 방식은 정확하고 신뢰할 수 있습니다... 깨지기 전까지는 말이죠. 개발자가 data-testid를 변경하거나 폼의 HTML 구조를 리팩토링하는 순간 스크립트가 깨집니다. 대규모 테스트 스위트나 복잡한 웹 스크래핑 프로젝트에서 이러한 셀렉터를 유지 관리하는 것은 지루하고 고된 작업이 됩니다.

Stagehand 팀에서 제공하는 데모를 확인해 보세요.

고수준 AI 에이전트는 구현 세부 사항을 추상화하여 이 문제를 해결하려고 합니다. 에이전트에게 "내 자격 증명으로 로그인해 줘"라고 간단히 말하면 필요한 단계를 파악합니다. 이것이 마법처럼 들리지만, 프로덕션 환경에서는 예측 불가능할 수 있습니다. 에이전트가 익숙하지 않은 UI에서 실패하거나, 비효율적인 경로를 택하거나, 지시를 오해하여 일관성 없는 결과를 초래할 수 있습니다.

Stagehand는 중간 경로를 제공하는 것을 목표로 합니다. 때로는 *정확히* 무엇을 하고 싶은지 알 때(예: await page.goto('https://github.com'))가 있고, 다른 때에는 "어떻게" 할지를 AI에 맡기고 싶을 때(예: await page.act('click on the stagehand repo'))가 있다는 것을 인지합니다. 이러한 하이브리드 접근 방식이 Stagehand의 핵심 가치 제안입니다.

Stagehand의 핵심 기둥

Stagehand는 Playwright의 Page 객체를 세 가지 주요 메서드인 act, extract, observe로 강화합니다. 또한 더 복잡한 다단계 작업을 처리하기 위한 강력한 agent도 도입합니다.

act: 자연어로 작업 실행하기

act 메서드는 Stagehand의 상호 작용 기능의 핵심입니다. 일반적인 영어 지시를 받아 페이지에서 해당 작업을 실행합니다.

// Instead of brittle selectors...
await page.act("Click the sign in button");
await page.act("Type 'hello world' into the search input");
```

내부적으로 AI 모델은 웹 페이지의 현재 상태(DOM)를 분석하고, 가장 관련성 있는 상호 작용 요소(버튼, 링크, 입력 필드)를 식별하며, 지시를 클릭이나 키 누르기와 같은 특정 작업에 매핑합니다. 이를 통해 스크립트가 사소한 UI 변경에 더 잘 견디게 됩니다. 사람이 "로그인 버튼"을 식별할 수 있는 한, Stagehand도 기본 코드가 변경되었더라도 식별할 수 있을 것입니다.

act를 효과적으로 사용하는 핵심은 지시를 원자적이고 구체적으로 유지하는 것입니다. "피자 한 판 주문해 줘"와 같은 지시는 act에는 너무 고수준입니다. 대신, 이를 일련의 원자적 단계로 분해해야 합니다: "페퍼로니 피자를 클릭하세요", "'large' 사이즈를 선택하세요", "장바구니에 추가하세요", 그리고 "결제 진행하세요".

observe 및 캐싱: AI에 예측 가능성 추가하기

AI 사용의 일반적인 우려는 예측 불가능성입니다. 모델이 매번 올바른 요소를 선택할까요? Stagehand는 observe 메서드로 이 문제를 해결합니다. observe는 작업을 실행하지 않습니다. 대신 지시에 일치하는 *잠재적인* 작업 목록을 반환합니다.

const [action] = await page.observe("Click the sign in button");
```

반환되는 action 객체는 Stagehand가 수행하려는 작업에 대한 직렬화 가능한 설명자입니다. 이를 검사하고, 로깅하고, 가장 중요하게는 act에 직접 다시 전달할 수 있습니다.

const [action] = await page.observe("Click the sign in button");
await page.act(action);
```

이 두 단계 프로세스는 강력한 "미리 보기" 기능을 제공합니다. 하지만 진정한 강점은 캐싱에 있습니다. 반복적인 작업의 경우, 작업을 한 번 observe하고 결과를 저장한 다음 이후 실행에서 재사용할 수 있습니다.

const instruction = "Click the sign in button";
let cachedAction = await getFromCache(instruction);

if (cachedAction) {
  await page.act(cachedAction);
} else {
  const [observedAction] = await page.observe(instruction);
  await saveToCache(instruction, observedAction);
  await page.act(observedAction);
}
```

이 캐싱 전략은 여러 이점을 제공합니다.

1. 신뢰성: 매번 정확히 동일한 작업이 수행되도록 보장하여 AI 모델의 가변성을 제거합니다.
2. 속도: AI 호출의 필요성을 우회하여 자동화를 훨씬 빠르게 만듭니다.
3. 비용: 기본 언어 모델에 대한 API 호출 비용을 절감하여 운영 비용을 줄입니다.

extract: 지능형 데이터 추출

기존 도구로 웹 페이지에서 데이터를 스크래핑하는 것은 CSS 또는 XPath 셀렉터를 작성하여 데이터를 정확히 찾아내는 것을 포함합니다. 이는 UI에 대한 또 다른 형태의 취약한 결합입니다. Stagehand의 extract 메서드는 자연어로 추출하려는 내용을 지정할 수 있도록 함으로써 이 프로세스를 혁신합니다.

선택적으로 Zod 스키마를 제공하여 출력이 올바르게 구조화되도록 할 수 있습니다. Zod는 인기 있는 TypeScript 우선 스키마 선언 및 유효성 검사 라이브러리이며, 여기에 통합된 것은 판도를 바꾸는 요소입니다.

GitHub 풀 리퀘스트 페이지에 있다고 상상해 보세요. 작성자의 사용자 이름과 PR 제목을 얻고 싶습니다. extract를 사용하면 다음과 같이 간단합니다.

import { z } from "zod";

// ... inside an async function
const { author, title } = await page.extract({
  instruction: "extract the author and title of the PR",
  schema: z.object({
    author: z.string().describe("The username of the PR author"),
    title: z.string().describe("The title of the PR"),
  }),
});

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

Stagehand의 AI는 페이지를 읽고, 컨텍스트를 이해하며, 요청된 데이터로 Zod 스키마를 채웁니다. 이는 언제든지 변경될 수 있는 #pull_request_header .author와 같은 셀렉터에 의존하는 것보다 훨씬 견고합니다. 적절한 Zod 스키마를 정의하여 객체 배열을 포함한 복잡한 중첩 데이터도 추출할 수 있습니다.

agent: 자율적인 다단계 작업용

act가 단일 원자적 작업을 위한 것인 반면, agent는 더 크고 복잡한 목표를 조율하기 위한 것입니다. 에이전트는 고수준 목표를 받아 스스로 act 및 extract 호출의 시퀀스로 분해할 수 있습니다.

// Navigate to a website
await stagehand.page.goto("https://www.google.com");

const agent = stagehand.agent({
  provider: "openai",
  model: "gpt-4o", // 또는 Anthropic 모델
});

// Execute the agent
await agent.execute(
  "Find the official website for the Stagehand framework and tell me who developed it."
);
```

에이전트는 자동화 스크립트에 대한 "사람 개입" 경험을 제공합니다. 탐색 작업이나 모든 단계를 미리 정의하는 것이 비실용적인 복잡하고 익숙하지 않은 웹사이트를 탐색하는 데 이상적입니다. OpenAI와 Anthropic의 최고 수준 모델을 모두 지원하여 개발자가 최소한의 설정으로 최첨단 AI 기능에 접근할 수 있도록 합니다.

시작하기: Stagehand 팀 사용 미니 튜토리얼

여기서 Anirudh가 create-browser-app으로 Stagehand 프로젝트를 생성하는 데모를 시청하세요:

Stagehand 프로젝트를 시작하는 가장 빠른 방법은 명령줄 도구를 사용하는 것입니다.

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

이는 필요한 모든 종속성, 구성 파일 및 샘플 스크립트가 포함된 새 프로젝트를 스캐폴딩합니다. LLM 제공업체(예: OpenAI 또는 Anthropic)에 대한 API 키와 선택적으로 Browserbase 키(클라우드 기반 브라우저 실행용)를 .env 파일에 추가해야 합니다.

기본 스크립트는 다음과 같습니다.

import { Stagehand } from "@browserbasehq/stagehand";
import StagehandConfig from "./stagehand.config"; // 프로젝트 구성 파일
import { z } from "zod";

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

  const page = stagehand.page;

  try {
    // 2. 페이지로 이동
    await page.goto("https://github.com/trending");

    // 3. 작업 수행
    await page.act("목록의 첫 번째 저장소를 클릭하세요");

    // 4. 데이터 추출
    const { description } = await page.extract({
      instruction: "저장소 설명을 추출하세요",
      schema: z.object({
        description: z.string(),
      }),
    });

    console.log("저장소 설명:", description);

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

main();
```

이 간단한 예제는 초기화, 탐색, 작업, 추출 및 정리의 전체 수명 주기를 보여줍니다. 코드는 깔끔하고 읽기 쉬우며, GitHub 트렌딩 페이지의 UI 변경에 놀라울 정도로 잘 견딥니다.

평결: 얼마나 좋은가?

기능과 철학을 깊이 파고든 결과, Stagehand는 단순한 또 다른 자동화 도구 이상임이 분명합니다. 이는 전통적인 코드 중심 자동화와 AI 에이전트의 용감한 신세계 사이의 간극을 성공적으로 연결하는 사려 깊고 강력한 프레임워크입니다.

장점:

• 개발자 경험: Playwright 위에 구축되어 많은 개발자에게 익숙한 API를 제공합니다. act 및 extract의 추가는 자동화 스크립트 작성을 더 빠르고 직관적으로 만듭니다.
• 복원력: 스크립트가 훨씬 덜 취약하고 UI 변경에 더 잘 견디므로 유지보수 부담이 크게 줄어듭니다.
• 제어 및 예측 가능성: observe 및 캐싱 메커니즘은 AI의 예측 불가능성 문제에 대한 훌륭한 해결책이며, 프로덕션 사용 사례에 적합하게 만듭니다.
• 성능 및 유연성: 원자적 act 호출, 지능형 extract 스키마, 고수준 agent의 조합은 거의 모든 브라우저 자동화 작업에 적합한 다양한 도구를 제공합니다.
• 구조화된 데이터 추출: extract를 위한 Zod와의 통합은 뛰어난 기능으로, 데이터 스크래핑을 그 어느 때보다 쉽고 안정적으로 만듭니다.

잠재적 단점:

• LLM 의존성: 자동화의 품질은 기본 AI 모델의 성능에 달려 있습니다. 오늘날의 모델은 놀라울 정도로 유능하지만 완벽하지는 않습니다.
• 비용: 강력한 모델에 대한 API 호출은 무료가 아닙니다. 캐싱 전략이 이를 완화하는 데 도움이 되지만, 대량 사용 시 비용이 발생할 수 있습니다.
• 학습 곡선: 많은 작업에서 순수 Playwright보다 간단하지만, 개발자는 여전히 act, observe, extract의 핵심 개념과 각각을 언제 사용해야 하는지 이해해야 합니다. "원자적 작업" 대 "고수준 목표" 관점에서 생각하는 것은 새로운 기술입니다.

결론

그렇다면 Stagehand는 얼마나 좋을까요? 매우 뛰어납니다. 만능 해결책은 아니지만, 브라우저 자동화 분야에서 상당한 진전을 이룬 것입니다. 개발자가 더 적은 노력으로 더 견고하고, 더 지능적이며, 더 유능한 자동화를 구축할 수 있도록 지원합니다. 정밀함이 필요할 때 저수준 코드를 작성하고 유연성이 필요할 때 고수준 AI를 사용할 수 있는 선택권을 제공함으로써, Stagehand는 현대 개발자를 위한 실용적이고 강력한 도구 키트를 제공합니다.

셀렉터 업데이트에 지친 QA 엔지니어, 웹 스크래핑의 더 나은 방법을 찾는 데이터 과학자, 또는 복잡한 브라우저 기반 워크플로우를 구축하는 개발자라면 Stagehand는 단순히 살펴볼 가치가 있는 것을 넘어, 당신의 새로운 최애 도구가 될 수도 있습니다. 약속을 성공적으로 이행하며, "AI 브라우저 자동화 프레임워크"라는 타이틀의 주요 경쟁자가 되었습니다.