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Notte 总览 — 这是什么 · 全景图 · 阅读地图

30 秒导读： Notte 是一个全栈 web 自动化 agent 框架——你用一句自然语言（"去 Hacker News 抓前 5 条帖子"）交给它，它就驱动一个真实浏览器，边看网页边推理，一步步把任务做完。它的设计目标是三个词：快（speed）、省（cost）、稳（reliability）；秘诀是"能脚本化的部分就脚本、只在真正需要判断的地方才调 AI"的混合模式，官方称能省下 50%+ 的 LLM 成本。

本章是这套文档的顶层入口：读完你应该能讲清"Notte 是什么、大概怎么转、8 个包各管什么"，并知道接下来该翻哪一章。任何单一机制的细节都留给后面各章，本章只给全局认知与路由。

1. 这是什么（零基础也能懂）

一句话定义

Notte 让 AI 像人一样操作真实网页：打开页面、看内容、点按钮、填表单、翻页、抓数据——你只需要用自然语言描述目标，它负责把目标翻译成一连串真实的浏览器操作。

解决谁的什么问题

假设你要做一件"网页上的重复活"——比如批量在某网站登录并导出报表、把一堆商品页的价格抓成表格、自动 RSVP 一个 Google 表单。传统做法有两条路，各有痛点：

纯脚本（Playwright/Selenium）：快且便宜，但脆——页面一改版、选择器一变，脚本就崩，而且写起来累。
纯 AI agent（每步都问大模型）：灵活、抗变化，但慢又贵——每一步点击都要烧一次 LLM 调用。

Notte 的立场是"两者混着来"：确定的步骤用脚本（session.execute(type="goto", ...)），只有需要临场判断的地方才交给 agent 推理（agent.run(task=...)）。这就是它主打 speed / cost / reliability 的根。

它能做什么（功能一览）

能力	白话
跑 web agent	给一句自然语言任务，AI 自己在网站上完成
结构化输出	传一个 Pydantic 模型，AI 按你的字段格式返回数据
站点交互原语	observe（看当前页）/ execute（点、填、跳）/ scrape（抓数据），与 Playwright 兼容
混合工作流	脚本 + agent 混排，deterministic 部分脚本、reasoning 部分交给 AI
凭据保险库	登录密码/MFA 存进 Vault，注入表单时不泄露给 LLM
数字身份 Persona	生成带独立邮箱/手机号、能自动过 2FA 的身份，用于注册流程
隐身会话	自动解 CAPTCHA、配代理、反检测（托管服务提供）

用起来什么样

最小的本地例子（开源特性，自带 LLM key 即可跑）——摘自 README.md:48-56：

import notte
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

# 开一个真实浏览器会话（headless=False 会弹出可见窗口）
with notte.Session(headless=False) as session:
    # 挂一个 agent：选推理模型、限定最多 30 步
    agent = notte.Agent(session=session, reasoning_model='gemini/gemini-2.5-flash', max_steps=30)
    # 交一句自然语言任务，剩下它自己干
    response = agent.run(task="doom scroll cat memes on google images")

想切到托管模式（浏览器跑在 Notte 云上，还带隐身/代理/保险库等高级特性）？几乎只需换个 import——README.md:62-71：

from notte_sdk import NotteClient
import os

client = NotteClient(api_key=os.getenv("NOTTE_API_KEY"))
with client.Session(open_viewer=True) as session:
    agent = client.Agent(session=session, reasoning_model='gemini/gemini-2.5-flash', max_steps=30)
    response = agent.run(task="doom scroll cat memes on google images")

README.md:73 点破了这个设计意图："先在本地实验，然后 drop-in 替换 import 就切到 SDK、拿到托管浏览器 + 高级特性"。本地的 notte.Session/notte.Agent 与托管的 client.Session/client.Agent 保持同构接口——这条主线在 05-sdk-deployment.md 细讲。

一句话直觉

把 Notte 想成"给 AI 装了一双能看网页、能动鼠标的手眼，再配一个只在迷路时才叫醒的向导"——大部分路它自己走脚本，遇到岔路口才点亮大模型。

2. 顶层全景（它大概怎么转）

一张顶层图

怎么读这张图：中间竖轴是一次 agent step 的四拍（观察→推理→执行→验证），左边是驱动它的 Agent 循环，右边是承载它的 Session 与真实网页；箭头是数据/控制流向，循环每步都会重置对话再喂给 LLM。

                    ┌──────────────────────────────────────────────┐
   一句自然语言      │              Agent 主循环 (_run)               │
   task="…"  ───────▶│   while 步数 < max_steps: step()             │
                    └───────────────────────┬──────────────────────┘
                                            │ 每一步 step()
                                            ▼
        ┌───────────────── 一次 STEP 的四拍 ─────────────────┐
        │                                                    │
        │  ① 观察   session.aobserve()                       │      ┌──────────────┐
        │     └─ 快照 DOM → 列出"带 ID 的动作空间"  ◀────────┼──────│  NotteSession │
        │                                                    │      │  ├ Browser    │
        │  ② 推理   llm.structured_completion(messages)      │      │  │ (Playwright)│
        │     └─ LLM 读页面文本，只出【一个】动作            │      │  ├ 感知管线   │
        │        (含 memory / state / 下一步 action)         │      │  │ perception │
        │                                                    │      │  └ 控制器     │
        │  ③ 执行   session.aexecute(action)   ──────────────┼─────▶│    execute   │──▶ 真实网页
        │     └─ 把 action ID 落到 Playwright 点击/填表      │      └──────────────┘        │
        │                                                    │                              │
        │  ④ 验证   仅当 LLM 说"完成"时:                     │           页面变化 ◀──────────┘
        │     validator.validate()  = LLM 当裁判            │
        │       ├ 通过 → 结束，返回 answer                  │
        │       └ 不通过 → 回灌"验证失败"，继续下一步       │
        └────────────────────────────────────────────────────┘
              执行结果 / 观察结果 → 回灌进对话 → 进入下一 step

6 个 workspace 包各管什么

Notte 是 uv workspace 多包仓库，pyproject.toml:32-33 声明成员为 packages/* + 根。六个包按"从底层浏览器到对外形态"分层：

包	干什么
`notte-core`	地基：数据模型（动作 `BaseAction`、观察 `Observation`、动作空间 `ActionSpace`）、配置 `NotteConfig`、凭据抽象 `BaseVault`、轨迹 `Trajectory`
`notte-browser`	浏览器与会话：`NotteSession`——快照 DOM、感知成动作空间（observe）、把动作落到 Playwright（execute）、抓数据（scrape）
`notte-agent`	大脑：`NotteAgent` 主循环、`FalcoPrompt/FalcoPerception`、`CompletionValidator`（LLM 裁判）；唯一 agent 风格 `falco`（文本；早期视觉向 `gufo` 已移除）
`notte-llm`	模型接入：`LLMEngine`、结构化补全、用量追踪 `LlmUsageDictTracer`（底层走 litellm，兼容各家模型）
`notte-sdk`	对外 SDK：`NotteClient`——把 Session/Agent/Vault/scrape 映射到托管 REST API，接口与本地同构
`notte-integrations`	第三方集成：外部浏览器 provider、通知器、存储等可插拔组件

早期版本还有 notte-eval（benchmark 评测）与 notte-mcp（本地 FastMCP 服务器）两个包，当前 commit 已移除：MCP 能力改由官方托管端点 https://api.notte.cc/mcp/ 提供（见 05 章）。

顶层入口在 src/notte/__init__.py:1-18：它把 NotteSession 重命名为 notte.Session、把 notte_agent.Agent 暴露成 notte.Agent、把 NotteClient 暴露成 notte.Client——所以你 import notte 就能拿到本地/托管两套入口。

主线走一遍（高层，不进代码）

一次 agent.run(task=...) 的生命周期，端到端是这样（各环节的真源码见下方"代码地图"，机制细节见对应章节）：

进入循环 — agent.arun() 校验请求后交给 _run()，while trajectory.num_steps < max_steps 反复调 step()（packages/notte-agent/src/notte_agent/agent.py:390 _run，:401 循环）。
观察 — step() 先 observe_and_completion() 调 session.aobserve()，把当前 DOM 快照成一份带 ID 的页面文本 + 动作空间（agent.py:123 observe_and_completion；感知细节 → 01-perception.md）。
组消息 + 推理 — get_messages() 把系统提示、任务、历史轨迹、当前页面拼成对话，交给 llm.structured_completion()，LLM 只输出一个动作（含 memory/state/next action）（agent.py:273 get_messages，:131 调用 LLM）。
执行 — 按动作类型分派：普通动作走 session.aexecute(action) 落到 Playwright（agent.py:248-262；动作与执行 → 03-actions-execution.md）。
验证 — 只有当 LLM 声称"任务完成"（CompletionAction(success=True)）时，才叫 validator.validate() 让另一个 LLM 当裁判核对；通过才真结束，否则把"验证失败"写回轨迹继续跑（agent.py:207-247）。
回灌 — 每步的观察/执行/验证结果都 append 进 Trajectory，下一步 get_messages() 会把它们读回对话——这样 agent 才有"记忆"。整体主循环 → 02-agent-loop.md。

3. 阅读地图（按 01→05 顺序）

建议从上到下顺读，每章由浅入深、彼此用相对链接互链、不重复内容：

章节	讲什么	建议谁读
01-perception.md	感知层：DOM 怎么被快照、过滤、编号，变成 LLM 能读的"带 ID 的动作空间"；`fast` 与 `deep` 两种感知的取舍	想懂"AI 到底看到了什么"的人；所有人（这是理解全局的前提）
02-agent-loop.md	Agent 主循环的四拍、每步为什么重置对话、轨迹如何充当记忆、连续失败如何熔断	想懂控制流/为什么这样省 token 的人
03-actions-execution.md	动作体系（`BaseAction` 家族）与执行：从一个 action ID 怎么定位并落到 Playwright 的点击/填表	要扩展动作、或调试"点错元素"的人
04-enterprise.md	企业级增强：凭据保险库（不泄露给 LLM）、结构化抓取、表单填充、混合脚本与 `AgentFallback` 兜底	要上生产、处理登录/敏感数据/成本的人
05-sdk-deployment.md	对外两种形态：本地引擎 vs 托管 SDK（换个 import 即切换）、以及 MCP 服务把能力暴露给别的 LLM	要部署、集成到别的 agent/IDE 的人

4. 巧妙之处速览

这是读者要带走的"精华"，每条一句话点出妙在哪，并指向后续章节深挖：

ID 化的动作空间 — 感知层把可交互元素统一编号（* \click(id=B3)`: 登录按钮），LLM 只需吐一个 ID，不必生成脆弱的 CSS 选择器或坐标。真源码 packages/notte-core/src/notte_core/space.py:122（id={action.id}`）。→ 01-perception.md
fast / deep 双感知 — PerceptionType = Literal["fast", "deep"]（packages/notte-core/src/notte_core/common/config.py:266），便宜任务用 fast 文本感知、难任务才上 deep（含视觉），是省钱的第一道闸。→ 01-perception.md
每步重置对话 — get_messages() 每个推理步都从头重建对话而非无限追加（agent.py:277 注释 "For every re[a]sonning model step, the conversation is reset"），用轨迹回放代替长上下文，控制 token 膨胀。→ 02-agent-loop.md
LLM 当裁判 — agent 说"我做完了"不算数，CompletionValidator 用另一次 LLM 调用核对任务是否真完成，不过则驳回继续跑（packages/notte-agent/src/notte_agent/common/validator.py:39 CompletionValidator，agent.py:207-247）。→ 02-agent-loop.md
Vault 不泄露凭据 — 密码/MFA 存 Vault，注入表单时才替换真值，并给 LLM 输入与截图都打码（agent.py:81-88 vault setup，:90 action_with_credentials）。→ 04-enterprise.md
混合脚本 + 兜底 — 确定步骤 session.execute(...) 脚本、临场判断才 agent.run(...)；脚本失败还能用 AgentFallback 让 agent 优雅补救（README.md:280-305）。→ 04-enterprise.md
本地/托管同构 — 本地引擎与托管 SDK 共享同一套 Session/Agent 接口，README.md:73 明说 "drop-in replace the import"。→ 05-sdk-deployment.md

5. 顶层代码地图（导航索引）

给要跳进源码的人/agent 的入口表（相对克隆根；符号名比行号更抗漂移，可直接 grep）：

主题	文件	符号
顶层入口（本地/托管别名）	`src/notte/__init__.py`	`Session`、`Agent`、`Client`、`NotteClient`
包 workspace 声明	`pyproject.toml`	`[tool.uv.workspace] members`（:33，通配 `packages/*`）
Agent 门面（选 falco、挂 vault/persona）	`packages/notte-agent/src/notte_agent/main.py`	`Agent`、`AgentType`（默认 `FALCO`，:20）
主循环	`packages/notte-agent/src/notte_agent/agent.py`	`NotteAgent._run`（:390）、`step`（:144）
一步：观察+推理	`packages/notte-agent/src/notte_agent/agent.py`	`observe_and_completion`（:123）、`get_messages`（:273）
falco agent（文本风格）	`packages/notte-agent/src/notte_agent/falco/agent.py`	`FalcoAgent`（:15）
会话：观察	`packages/notte-browser/src/notte_browser/session.py`	`aobserve`（:362）、`_aobserve_impl`（:375）
会话：执行	`packages/notte-browser/src/notte_browser/session.py`	`aexecute`（:555+ 一组重载）
感知渲染（带 ID 的动作空间）	`packages/notte-core/src/notte_core/space.py`	`ActionSpace.render_actions`（:105-129）
感知类型 fast/deep	`packages/notte-core/src/notte_core/common/config.py`	`PerceptionType`（:266）
LLM 裁判	`packages/notte-agent/src/notte_agent/common/validator.py`	`CompletionValidator.validate`（:96）
SDK 客户端（托管）	`packages/notte-sdk/src/notte_sdk/client.py`	`NotteClient`（:28）、`Session/Agent/Vault/scrape`（:84+）
MCP 服务	`packages/notte-mcp/src/notte_mcp/server.py`	`FastMCP`（:94）

引用锚定的 commit：accc0bb38f7d35a499c408032cea2342ef50d73d（见 frontmatter sourceCommit）。各机制的深入走读，请进对应章节。

1. 这是什么（零基础也能懂）​

一句话定义​

解决谁的什么问题​

它能做什么（功能一览）​

用起来什么样​

一句话直觉​

2. 顶层全景（它大概怎么转）​

一张顶层图​

6 个 workspace 包各管什么​

主线走一遍（高层，不进代码）​

3. 阅读地图（按 01→05 顺序）​

4. 巧妙之处速览​

5. 顶层代码地图（导航索引）​