Windows용 OpenAI Browser Atlas를 대체할 최고의 대안 (2026년)

2026년 Windows용 OpenAI Browser Atlas 주요 대안

OpenAI의 Browser Atlas(일명 Operator)는 사용자를 대신하여 웹을 탐색하고, 양식을 작성하며, 버튼을 클릭하고, 작업을 완료하는 AI 에이전트 개념을 도입했습니다. 매우 매력적인 제품이지만 제한 사항도 있습니다. 가용성이 제한될 수 있고, ChatGPT Pro 구독이 필요하며, 일부 사용자들은 투명성, 로컬 실행 또는 다른 가격 모델을 갖춘 도구를 선호합니다.

Windows 환경에서 Browser Atlas의 대안을 찾고 계신다면 몇 가지 강력한 옵션이 있습니다. 이 가이드는 2026년 현재 사용 가능한 최고의 AI 브라우저 에이전트를 Windows 호환성에 초점을 맞추어 비교합니다.

AI 브라우저 에이전트란 무엇인가요?

AI 브라우저 에이전트는 사람이 하는 것처럼 자율적으로 웹사이트와 상호작용할 수 있는 소프트웨어입니다. 페이지 이동, 콘텐츠 읽기, 버튼 클릭, 양식 작성, 데이터 추출 및 다단계 워크플로우 완료 등의 작업을 수행합니다. 이러한 에이전트는 대규모 언어 모델(LLM)과 브라우저 자동화를 결합하여 자연어 명령을 웹 액션으로 전환합니다.

작업 예시:
"Amazon에 접속해서 별점 4점 이상, 30달러 이하의 무선 이어폰을 검색하고,
상위 5개 옵션에 대한 비교 스프레드시트를 만들어줘."

에이전트의 동작:
1. Amazon 접속
2. 검색어 입력
3. 필터 적용
4. 제품 목록 읽기
5. 데이터 추출
6. 스프레드시트 생성

비교표

도구	Windows 지원	무료 티어	오픈 소스	로컬 실행	브라우저	가격
OpenAI Browser Atlas	웹 방식	없음	아니요	아니요	클라우드	월 $200 (Pro)
Anthropic Computer Use	API 방식	없음	부분적	예	모든 브라우저	API 비용 발생
MultiOn	예	제한적	아니요	아니요	Chrome	무료 + 유료
AgentQ (by MultiOn)	예	예	예	예	Chromium	무료
Browser Use	예	예	예	예	Chromium	무료
Skyvern	예	예	예	예	Chromium	무료 + 클라우드
LaVague	예	예	예	예	Selenium	무료
Playwright MCP	예	예	예	예	Chromium/Firefox	무료
WebVoyager	예	예	예	예	Chromium	무료
Browserbase	예 (클라우드)	무료 티어	부분적	클라우드	Cloud Chrome	프리미엄

1. Browser Use (최고의 오픈 소스 옵션)

Browser Use는 LLM을 브라우저 자동화에 연결하는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. GitHub에서 가장 인기 있는 대안 중 하나이며 Windows에서 원활하게 작동합니다.

주요 특징:

모든 LLM과 연동 가능 (OpenAI, Anthropic, Ollama를 통한 로컬 모델 등)
Chromium 기반 브라우저 자동화
웹 페이지의 시각적 이해
멀티탭 지원
완전한 오픈 소스 (MIT 라이선스)

Windows 설치 방법:

pip install browser-use
playwright install chromium

기본 사용법:

from browser_use import Agent
from langchain_openai import ChatOpenAI

agent = Agent(
    task="Go to Google Flights and find the cheapest round-trip flight from NYC to London in March 2026",
    llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
)

result = await agent.run()
print(result)

로컬 모델(Ollama)과 함께 사용하기:

from browser_use import Agent
from langchain_ollama import ChatOllama

agent = Agent(
    task="Search for the latest Python release on python.org and tell me the version number",
    llm=ChatOllama(model="qwen2.5:32b"),
)

result = await agent.run()
print(result)

장점	단점
완전 무료 및 오픈 소스	Python 설정 필요
모든 LLM과 연동 가능	복잡한 작업 시 속도가 느려질 수 있음
활발한 커뮤니티 및 개발	내장된 클라우드 옵션 없음
커스터마이징 및 확장 가능	코딩 지식 필요

2. Anthropic Computer Use (가장 강력한 성능)

Anthropic의 Computer Use 기능은 Claude가 브라우저뿐만 아니라 컴퓨터 전체를 제어할 수 있게 해줍니다. Windows에서 이를 설정하여 광범위한 데스크톱 워크플로우의 일부로 브라우저 작업을 자동화할 수 있습니다.

Windows 설정 방법:

# Anthropic SDK 설치
pip install anthropic

# 스크린샷/제어 도구 설치 필요
pip install pyautogui pillow

기본 브라우저 자동화 흐름:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=4096,
    tools=[
        {
            "type": "computer_20250124",
            "name": "computer",
            "display_width_px": 1920,
            "display_height_px": 1080,
            "display_number": 1,
        }
    ],
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Open Chrome and go to weather.com to check the forecast for San Francisco"
        }
    ],
)

장점	단점
브라우저뿐만 아니라 전체 데스크톱 제어 가능	Anthropic API 크레딧 필요
복잡한 작업 수행 시 가장 유능함	지연 시간 발생 (스크린샷 + API 호출)
모든 애플리케이션과 작동	설정 과정이 다소 복잡함
시각적 UI에 대한 강력한 추론	과도한 사용 시 비용 부담 가능

3. Skyvern (비즈니스 자동화에 최적)

Skyvern은 웹사이트에서의 비즈니스 워크플로우 자동화를 위해 특별히 설계되었습니다. 동적 콘텐츠, CAPTCHA 및 다단계 양식을 다른 대안들보다 더 잘 처리합니다.

Windows 설치 방법:

git clone https://github.com/Skyvern-AI/skyvern.git
cd skyvern
pip install -e .
playwright install chromium

예시: 양식 제출 자동화:

from skyvern import Skyvern

skyvern = Skyvern(api_key="your-key")

task = skyvern.create_task(
    url="https://example.com/application-form",
    goal="Fill out the job application with the following details: Name: John Doe, Email: john@example.com, Position: Software Engineer",
    max_steps=20,
)

result = skyvern.wait_for_task(task.task_id)
print(result.status)

장점	단점
비즈니스 자동화 전용 설계	클라우드 버전은 구독 필요
CAPTCHA 및 동적 콘텐츠 처리 가능	Browser Use보다 설치 과정이 무거움
시각적 AI가 페이지 레이아웃 이해	일반적인 브라우징에는 유연성이 떨어짐
셀프 호스팅 옵션 제공	학습 곡선이 다소 높음

4. LaVague (데이터 추출에 최적)

LaVague는 웹 탐색 및 데이터 추출에 집중하여 스크래핑, 리서치 및 데이터 수집 작업에 탁월합니다.

Windows 설치 방법:

pip install lavague

예시: 웹사이트에서 데이터 추출:

from lavague.core import WorldModel, ActionEngine
from lavague.core.agents import WebAgent
from lavague.drivers.selenium import SeleniumDriver

driver = SeleniumDriver()
action_engine = ActionEngine(driver)
world_model = WorldModel()

agent = WebAgent(world_model, action_engine)

agent.get("https://news.ycombinator.com")
result = agent.run("Extract the titles and URLs of the top 10 stories")
print(result)

장점	단점
데이터 추출 기능 탁월	Selenium 사용 (Playwright보다 느림)
우수한 문서화	Browser Use보다 작은 커뮤니티 규모
리서치 작업에 적합	대화형 작업에는 덜 적합
무료 및 오픈 소스	일정 수준의 Python 지식 필요

5. MultiOn (가장 쉬운 사용법)

MultiOn은 Chrome 확장 프로그램으로 제공되는 상용 AI 브라우저 에이전트로, Windows에서 가장 쉽게 시작할 수 있는 옵션입니다. 기본적인 작업에는 코딩이 필요하지 않습니다.

설정 방법:

Chrome 웹 스토어에서 MultiOn Chrome 확장 프로그램 설치
multion.ai에서 계정 생성
MultiOn 아이콘을 클릭하고 자연어로 작업 입력

개발자를 위한 MultiOn API 사용:

import multion

multion.login()

response = multion.browse(
    cmd="Find the top 3 Italian restaurants near Times Square on Google Maps and list their ratings",
    url="https://maps.google.com",
)

print(response.message)

장점	단점
코딩 불필요 (Chrome 확장 프로그램)	무료 티어 제한적
설정이 매우 간단함	오픈 소스보다 제어권이 적음
개발자용 API 제공	클라우드 서비스 의존성
비기술 사용자에게 적합	폐쇄형 소스

6. Playwright MCP (개발자에게 최적)

Playwright MCP (Model Context Protocol) 서버를 사용하면 Playwright를 통해 모든 MCP 호환 AI 비서(예: Claude)를 브라우저에 직접 연결할 수 있습니다.

Windows 설치 방법:

npm install -g @anthropic/mcp-playwright
# 또는
npx @anthropic/mcp-playwright

Claude Desktop 설정:

{
  "mcpServers": {
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": ["@anthropic/mcp-playwright"]
    }
  }
}

설정이 완료되면 MCP 연결을 통해 Claude에게 직접 웹 페이지와 상호작용하도록 요청할 수 있습니다.

장점	단점
Claude Desktop과 통합	MCP 호환 클라이언트 필요
Playwright의 모든 기능 활용 가능	개발자 중심의 설정
여러 브라우저 지원	독립형 제품이 아님
무료 및 오픈 소스	LLM 구독 서비스 필요

적합한 대안 선택하기

우선순위	최선의 선택	차선책
무료 및 오픈 소스	Browser Use	LaVague
코딩 불필요	MultiOn	Browserbase
가장 강력한 성능	Anthropic Computer Use	Browser Use + GPT-4o
비즈니스 자동화	Skyvern	MultiOn API
데이터 추출	LaVague	Browser Use
개발자 통합	Playwright MCP	Browser Use
개인정보 보호 (완전 로컬)	Browser Use + Ollama	LaVague + 로컬 LLM

Windows를 위한 성능 팁

WSL2 사용: Python 기반 도구의 경우 WSL2를 사용하면 성능이 향상됩니다. 자동화 작업에 있어 Linux 환경이 일반적으로 더 빠릅니다.

# WSL2 설치
wsl --install

# WSL 내부에서 도구 설치
wsl pip install browser-use

충분한 RAM 할당: 로컬 모델을 실행하는 AI 브라우저 에이전트는 최소 16GB의 RAM이 필요합니다. 브라우저와 함께 로컬 LLM을 실행한다면 32GB를 권장합니다.
Chromium 사용: Playwright에 포함된 Chromium은 자동화에 최적화되어 있으며 일반 Chrome 프로필과의 충돌을 방지합니다.
불필요한 탭 닫기: 에이전트가 여는 각 탭은 메모리를 소모합니다. 가능한 경우 max_tabs 제한을 설정하세요.

마치며

OpenAI의 Browser Atlas가 AI 브라우저 에이전트의 기준을 제시했지만, 대안 생태계는 매우 풍부하고 성장하고 있습니다. Windows 사용자에게 Browser Use는 최고의 무료 오픈 소스 경험을 제공하며, MultiOn은 시작하기 가장 쉽고, Anthropic Computer Use는 브라우저 이상의 자동화가 필요할 때 가장 강력한 성능을 발휘합니다.

AI 프로젝트가 브라우저 자동화를 넘어 이미지 생성, 비디오 제작 또는 음성 합성까지 포함한다면, Hypereal AI는 수십 개의 전문 AI 모델에 접근할 수 있는 통합 API 플랫폼을 제공하여 여러 서비스를 번거롭게 오가지 않고도 완벽한 AI 워크플로우를 쉽게 구축할 수 있도록 돕습니다.

2026년 Windows용 OpenAI Browser Atlas 주요 대안

AI 브라우저 에이전트란 무엇인가요?

작업 예시:
"Amazon에 접속해서 별점 4점 이상, 30달러 이하의 무선 이어폰을 검색하고,
상위 5개 옵션에 대한 비교 스프레드시트를 만들어줘."

에이전트의 동작:
1. Amazon 접속
2. 검색어 입력
3. 필터 적용
4. 제품 목록 읽기
5. 데이터 추출
6. 스프레드시트 생성

비교표

도구	Windows 지원	무료 티어	오픈 소스	로컬 실행	브라우저	가격
OpenAI Browser Atlas	웹 방식	없음	아니요	아니요	클라우드	월 $200 (Pro)
Anthropic Computer Use	API 방식	없음	부분적	예	모든 브라우저	API 비용 발생
MultiOn	예	제한적	아니요	아니요	Chrome	무료 + 유료
AgentQ (by MultiOn)	예	예	예	예	Chromium	무료
Browser Use	예	예	예	예	Chromium	무료
Skyvern	예	예	예	예	Chromium	무료 + 클라우드
LaVague	예	예	예	예	Selenium	무료
Playwright MCP	예	예	예	예	Chromium/Firefox	무료
WebVoyager	예	예	예	예	Chromium	무료
Browserbase	예 (클라우드)	무료 티어	부분적	클라우드	Cloud Chrome	프리미엄

1. Browser Use (최고의 오픈 소스 옵션)

주요 특징:

모든 LLM과 연동 가능 (OpenAI, Anthropic, Ollama를 통한 로컬 모델 등)
Chromium 기반 브라우저 자동화
웹 페이지의 시각적 이해
멀티탭 지원
완전한 오픈 소스 (MIT 라이선스)

Windows 설치 방법:

pip install browser-use
playwright install chromium

기본 사용법:

from browser_use import Agent
from langchain_openai import ChatOpenAI

agent = Agent(
    task="Go to Google Flights and find the cheapest round-trip flight from NYC to London in March 2026",
    llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
)

result = await agent.run()
print(result)

로컬 모델(Ollama)과 함께 사용하기:

from browser_use import Agent
from langchain_ollama import ChatOllama

agent = Agent(
    task="Search for the latest Python release on python.org and tell me the version number",
    llm=ChatOllama(model="qwen2.5:32b"),
)

result = await agent.run()
print(result)

장점	단점
완전 무료 및 오픈 소스	Python 설정 필요
모든 LLM과 연동 가능	복잡한 작업 시 속도가 느려질 수 있음
활발한 커뮤니티 및 개발	내장된 클라우드 옵션 없음
커스터마이징 및 확장 가능	코딩 지식 필요

2. Anthropic Computer Use (가장 강력한 성능)

Windows 설정 방법:

# Anthropic SDK 설치
pip install anthropic

# 스크린샷/제어 도구 설치 필요
pip install pyautogui pillow

기본 브라우저 자동화 흐름:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=4096,
    tools=[
        {
            "type": "computer_20250124",
            "name": "computer",
            "display_width_px": 1920,
            "display_height_px": 1080,
            "display_number": 1,
        }
    ],
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Open Chrome and go to weather.com to check the forecast for San Francisco"
        }
    ],
)

장점	단점
브라우저뿐만 아니라 전체 데스크톱 제어 가능	Anthropic API 크레딧 필요
복잡한 작업 수행 시 가장 유능함	지연 시간 발생 (스크린샷 + API 호출)
모든 애플리케이션과 작동	설정 과정이 다소 복잡함
시각적 UI에 대한 강력한 추론	과도한 사용 시 비용 부담 가능

3. Skyvern (비즈니스 자동화에 최적)

Windows 설치 방법:

git clone https://github.com/Skyvern-AI/skyvern.git
cd skyvern
pip install -e .
playwright install chromium

예시: 양식 제출 자동화:

from skyvern import Skyvern

skyvern = Skyvern(api_key="your-key")

task = skyvern.create_task(
    url="https://example.com/application-form",
    goal="Fill out the job application with the following details: Name: John Doe, Email: john@example.com, Position: Software Engineer",
    max_steps=20,
)

result = skyvern.wait_for_task(task.task_id)
print(result.status)

장점	단점
비즈니스 자동화 전용 설계	클라우드 버전은 구독 필요
CAPTCHA 및 동적 콘텐츠 처리 가능	Browser Use보다 설치 과정이 무거움
시각적 AI가 페이지 레이아웃 이해	일반적인 브라우징에는 유연성이 떨어짐
셀프 호스팅 옵션 제공	학습 곡선이 다소 높음

4. LaVague (데이터 추출에 최적)

LaVague는 웹 탐색 및 데이터 추출에 집중하여 스크래핑, 리서치 및 데이터 수집 작업에 탁월합니다.

Windows 설치 방법:

pip install lavague

예시: 웹사이트에서 데이터 추출:

from lavague.core import WorldModel, ActionEngine
from lavague.core.agents import WebAgent
from lavague.drivers.selenium import SeleniumDriver

driver = SeleniumDriver()
action_engine = ActionEngine(driver)
world_model = WorldModel()

agent = WebAgent(world_model, action_engine)

agent.get("https://news.ycombinator.com")
result = agent.run("Extract the titles and URLs of the top 10 stories")
print(result)

장점	단점
데이터 추출 기능 탁월	Selenium 사용 (Playwright보다 느림)
우수한 문서화	Browser Use보다 작은 커뮤니티 규모
리서치 작업에 적합	대화형 작업에는 덜 적합
무료 및 오픈 소스	일정 수준의 Python 지식 필요

5. MultiOn (가장 쉬운 사용법)

설정 방법:

Chrome 웹 스토어에서 MultiOn Chrome 확장 프로그램 설치
multion.ai에서 계정 생성
MultiOn 아이콘을 클릭하고 자연어로 작업 입력

개발자를 위한 MultiOn API 사용:

import multion

multion.login()

response = multion.browse(
    cmd="Find the top 3 Italian restaurants near Times Square on Google Maps and list their ratings",
    url="https://maps.google.com",
)

print(response.message)

장점	단점
코딩 불필요 (Chrome 확장 프로그램)	무료 티어 제한적
설정이 매우 간단함	오픈 소스보다 제어권이 적음
개발자용 API 제공	클라우드 서비스 의존성
비기술 사용자에게 적합	폐쇄형 소스

6. Playwright MCP (개발자에게 최적)

Playwright MCP (Model Context Protocol) 서버를 사용하면 Playwright를 통해 모든 MCP 호환 AI 비서(예: Claude)를 브라우저에 직접 연결할 수 있습니다.

Windows 설치 방법:

npm install -g @anthropic/mcp-playwright
# 또는
npx @anthropic/mcp-playwright

Claude Desktop 설정:

{
  "mcpServers": {
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": ["@anthropic/mcp-playwright"]
    }
  }
}

설정이 완료되면 MCP 연결을 통해 Claude에게 직접 웹 페이지와 상호작용하도록 요청할 수 있습니다.

장점	단점
Claude Desktop과 통합	MCP 호환 클라이언트 필요
Playwright의 모든 기능 활용 가능	개발자 중심의 설정
여러 브라우저 지원	독립형 제품이 아님
무료 및 오픈 소스	LLM 구독 서비스 필요

적합한 대안 선택하기

우선순위	최선의 선택	차선책
무료 및 오픈 소스	Browser Use	LaVague
코딩 불필요	MultiOn	Browserbase
가장 강력한 성능	Anthropic Computer Use	Browser Use + GPT-4o
비즈니스 자동화	Skyvern	MultiOn API
데이터 추출	LaVague	Browser Use
개발자 통합	Playwright MCP	Browser Use
개인정보 보호 (완전 로컬)	Browser Use + Ollama	LaVague + 로컬 LLM

Windows를 위한 성능 팁

WSL2 사용: Python 기반 도구의 경우 WSL2를 사용하면 성능이 향상됩니다. 자동화 작업에 있어 Linux 환경이 일반적으로 더 빠릅니다.

# WSL2 설치
wsl --install

# WSL 내부에서 도구 설치
wsl pip install browser-use

충분한 RAM 할당: 로컬 모델을 실행하는 AI 브라우저 에이전트는 최소 16GB의 RAM이 필요합니다. 브라우저와 함께 로컬 LLM을 실행한다면 32GB를 권장합니다.
Chromium 사용: Playwright에 포함된 Chromium은 자동화에 최적화되어 있으며 일반 Chrome 프로필과의 충돌을 방지합니다.
불필요한 탭 닫기: 에이전트가 여는 각 탭은 메모리를 소모합니다. 가능한 경우 max_tabs 제한을 설정하세요.

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1. Browser Use (최고의 오픈 소스 옵션)

2. Anthropic Computer Use (가장 강력한 성능)

3. Skyvern (비즈니스 자동화에 최적)

4. LaVague (데이터 추출에 최적)

5. MultiOn (가장 쉬운 사용법)

6. Playwright MCP (개발자에게 최적)

적합한 대안 선택하기

Windows를 위한 성능 팁

마치며

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1. Browser Use (최고의 오픈 소스 옵션)

2. Anthropic Computer Use (가장 강력한 성능)

3. Skyvern (비즈니스 자동화에 최적)

4. LaVague (데이터 추출에 최적)

5. MultiOn (가장 쉬운 사용법)

6. Playwright MCP (개발자에게 최적)

적합한 대안 선택하기

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