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ClawBench

ClawBenchは、TIGER-AI-Labが公開しているオープンソースのAIエージェントプロジェクトです(GitHub: TIGER-AI-Lab/ClawBench)。GitHubスターは975、フォークは62で、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年10月5日です。

An open benchmark for browser AI agents on everyday tasks.

★ 975 スター⑂ 62 フォークApache-2.0更新 2026年10月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ
TIGER-AI-Lab/ClawBench
GitHubスター
975
フォーク
62
ライセンス
Apache-2.0
GitHubでの最終更新
2026年10月5日
掲載タイプ
完全なインストールガイド
公式サイト
Official site
// 仕組み

仕組み

  1. Pick a use case

    Start with one concrete task rather than a grand architecture.

  2. Fetch the source

    Clone the repo and check the examples folder for a quickstart.

  3. Configure it

    Install packages, set environment variables, and point it at your model.

  4. Run and iterate

    Execute the demo workflow, then adapt it to your own data.

// 機能

選ばれる理由

Realistic tasks

Daily chores, not toy problems.

Standardized scoring

Compare agents apples-to-apples.

Browser focus

Purpose-built for web agents.

Open source

Inspect and extend the tasks.

Research-backed

From TIGER-AI-Lab.

Apache-2.0

Free to use and adapt.

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// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Step 1 - Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/TIGER-AI-Lab/ClawBench.git
    cd ClawBench
  2. Step 2 - Install dependencies

    Create a virtual environment and install the requirements.

    python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
    pip install -r requirements.txt
  3. Step 3 - Run an example

    Treat these as starting points - the README documents the exact commands.

    python examples/quickstart.py
// 活用例

作れるもの

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// よくある質問

よくある質問

Who maintains this project?

TIGER-AI-Lab/ClawBench is its home on GitHub, with 62 forks so far. The contributors tab and recent commits show how actively it is maintained.

Is ClawBench free to use?

Yes - it is Apache-2.0 licensed, so it is free for commercial use with attribution.

Do I need a paid API to use it?

Running the evaluation is free; the model under test may use your own paid API keys.

ClawBench vs Harbor?

ClawBench is one specific benchmark for browser agents; Harbor is a framework for running eval programs. Run ClawBench inside Harbor-style workflows for the best of both.

How do I get started?

Follow the README quickstart, then browse the examples directory for patterns that match what you want to build.

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