// agents · agentrhq/webcmd

webcmd

webcmdは、agentrhq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: agentrhq/webcmd)。GitHubスターは2,665、フォークは1,542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9月25日です。

Self-learning browser infrastructure for AI agents — sites remembered, so agents stop rediscovering the web

★ 2.7k スター⑂ 1.5k フォークApache-2.0更新 2026年9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
agentrhq/webcmd
GitHubスター
2,665
フォーク
1,542
ライセンス
Apache-2.0
GitHubでの最終更新
2026年9月25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. Clarify your goal

    Name the outcome you want from the web — research with source links, data from a logged-in site, a price/availability check — in one prompt.

  2. Get Webcmd

    Install the npm package globally (Node.js 20.6+ required).

  3. Install the skill

    Run webcmd skills add and choose your harness (Claude, Codex, another supported harness, or a custom path).

  4. Run your first task

    Tag the webcmd-browser skill for live browser work and describe the outcome; Webcmd works in a real browser and quietly retains navigation context for next time.

// 機能

選ばれる理由

Live browser control

Agents inspect, click, type, extract and capture network calls in a real browser to complete tasks on unfamiliar sites.

Sitemap memory

For familiar sites, Webcmd keeps an agent-facing sitemap of observed pages, states, actions, workflows, APIs, pitfalls and fallback paths.

Logged-in profiles

Profiles are cookie jars for authenticated sessions (e.g. a 'work' or 'social' profile); sessions are independent browser windows within a profile, so parallel agents can work safely.

Sandboxed browser programs

For multi-step local exploration, agents can send one Playwright-style program to an explicit browser session via webcmd browser run.

Learning stays local and quiet

After an optional first-access cloud seed, subsequent learning stays local; learning never blocks the task and the live browser is always the truth.

Broad site coverage

Used across research/community sites, social and professional networks, AI tools, shopping and booking products — the README stresses the same workflow works on other sites too.

Advertisement
// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Clone the repo

    Clone webcmd if you want the source; the normal install is the npm package in step 2.

    git clone https://github.com/agentrhq/webcmd.git
    cd webcmd
  2. Install Webcmd

    Install globally and add the browser skill to your harness, as the quick start shows.

    npm install -g @agentrhq/webcmd
    webcmd skills add
  3. Run a browser session

    Create a named session in a profile, inspect its tabs, and close it when done (raw browser commands need an explicit session ID).

    webcmd --profile work session create "Work Project" -f json
    webcmd --profile work session close work-project-k7
// 活用例

作れるもの

Advertisement
// よくある質問

よくある質問

Who maintains Webcmd?

agentrhq (AgentR) maintains it; docs are at webcmd.dev.

Is Webcmd free?

The package is Apache-2.0 licensed open source. Webcmd Cloud (hosted sessions) is described as in active development and not yet stable.

Does it need a paid API key?

Webcmd is browser infrastructure your agent drives; model costs belong to the harness (Claude, Codex, etc.) you connect it to.

How does it compare to a plain Playwright script or browser MCP?

Those start from zero on every run. Webcmd adds a persistent, self-learning memory of how sites work, so repeat tasks skip rediscovery.

How do I get started?

npm install -g @agentrhq/webcmd, run webcmd skills add, then ask your agent for a web outcome using the webcmd-browser skill.

// さらに探索

似ているツール

AIエージェント

steel-browser

A batteries-included browser API so agents can automate the web.

★ 7.8k スターApache-2.0
ガイドを見る →
AIエージェント

PraisonAI

PraisonAI 🦞 — Hire a 24/7 AI Workforce. Stop writing boilerplate and start shipping autonomous self-improving agents that research, plan, code, and execute t…

★ 9.1k スターMIT
ガイドを見る →
AIエージェント

reef

Reef — infrastructure for continually self-improving agents: weight-training and harness-evolving deployments.

★ 7.5k スターApache-2.0
ガイドを見る →
AIエージェント

pentagi

Autonomous AI agents for penetration testing — self-hosted, multi-agent, with a full web UI

★ 25.3k スターMIT
ガイドを見る →
AIエージェント

brightdata-mcp

Bright Data's MCP server: web search, scraping, structured data and browser automation for agents (75 tools)

★ 2.7k スターMIT
ガイドを見る →
AIエージェント

stop-that-shit

Hook and skill guard that stops coding agents from doing unrequested busywork.

★ 2.5k スターMIT
ガイドを見る →
// 代替候補

代替候補: AIエージェント

LibreAIカタログに掲載されたAIエージェントプロジェクトの中で最もスターの多いもの — webcmdが合わなかった場合に検討したい、現実的な候補リストです。

// さらに見る agents

さらに見る: AIエージェント

カタログの中でwebcmdとスター数が近いAIエージェントプロジェクト — 前後の棚もそのまま見て回れます。

webcmdを入手する

無料でオープン — ソースコードを入手して、リポジトリにスターを付け、作り始めましょう。