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开始前准备什么
- 将练习包解压到独立目录，不覆盖已有项目或真实业务资料。
- 先运行本包校验并查看实测范围，再按官方文档使用自己的软件、账号与准确版本。
- 需要真实模型的步骤只使用自己的 Key，截图与下载包不包含凭据。
- 启动自有上传表单
- 先验收表单和教材输入
- 配置开源 Python 库模型
- 限制 Agent 能访问的文件和域
- 显式运行真实 Agent
- 按服务器回执核对实际文件
- 测试错误文件负例
原创输入、运行脚本、字段校验、负例和执行范围；不含可用密钥。
已真实校验 CSV 和本地 multipart 接收/回执；未安装或运行 browser-use Agent、未调用模型。输入表单截图若展示，只证明自有 fixture。
对应正文的具体资料，保持输入可追溯。
验证字段与负例；不能代替未执行的软件或模型。
明确区分材料验证、框架执行和模型调用。
1. 启动自有上传表单
运行 server.py，只监听 127.0.0.1:3392。页面接收参与者 CSV 并返回字节数、8 行记录和 SHA256；没有真实用户或外部表单。
bash
python3 server.py
2. 先验收表单和教材输入
另一个终端运行 verify.py，检查 CSV 的 8 个唯一 ID 和 10 台设备。传输自检只证明 HTTP 上传接收器可用，不是 Agent 已经运行。
bash
python3 verify.py --local-http3. 配置开源 Python 库模型
在独立环境安装 browser-use，执行其官方浏览器安装流程或使用已有 Chromium。agent.py 使用 browser_use.ChatOpenAI 的自定义 base_url；准确区分 Python 开源库和 Cloud SDK v4。
4. 限制 Agent 能访问的文件和域
available_file_paths 只列本包 participants.csv 的绝对路径，BrowserSession 限定本地练习地址。不要把整个家目录、浏览器真实 profile 或凭据文件开放。
5. 显式运行真实 Agent
在本机设置 tokenba_API_KEY 与 tokenba_MODEL 后执行 agent.py。目标明确为上传指定 CSV 并读取回执；这个调用使用你自己的模型额度，本轮没有执行。
bash
python3 agent.py6. 按服务器回执核对实际文件
把真正上传后的 receipt.json 交给 verify.py，核对 SHA256、CSV 表头、行数和设备合计。Agent 自报完成不替代服务端收到的文件。
bash
python3 verify.py --actual receipt.json7. 测试错误文件负例
negative.csv 少一条记录且设备数不同；验证器必须拒绝。保存当前 browser-use 版本、模型、脱敏 history，不把本地 HTTP 自测截图当 Agent 运行记录。
怎样确认已经完成
- 把真正上传后的 receipt.json 交给 verify.py，核对 SHA256、CSV 表头、行数和设备合计。Agent 自报完成不替代服务端收到的文件。
- negative.csv 少一条记录且设备数不同；验证器必须拒绝。保存当前 browser-use 版本、模型、脱敏 history，不把本地 HTTP 自测截图当 Agent 运行记录。
- 已真实校验 CSV 和本地 multipart 接收/回执；未安装或运行 browser-use Agent、未调用模型。输入表单截图若展示，只证明自有 fixture。
常见问题
上传成功为什么还要算 SHA256？
它验证服务器收到的是这份指定文件，避免 Agent 选错同名 CSV。还要检查解析行数和业务字段。
browser-use OpenAI compatible 只要模型能聊天就行吗？
不一定。任务还依赖工具调用、结构化输出或视觉能力；按准确模型与当前库版本实测，不能仅由 200 响应推断任务可完成。