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Aslan Browser: AI 에이전트용 macOS 네이티브 브라우저 오픈소스 공개

open-source 약 4분
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#ai-agent#macos#browser-automation#accessibility-tree#wkwebview
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WKWebView 기반 macOS 네이티브 브라우저로, 접근성 트리를 활용해 DOM 대비 10~100배 적은 토큰으로 페이지를 표현하며 Puppeteer 대비 전반적으로 수배 빠른 성능을 보여줌

  • 1

    접근성 트리 기반 페이지 표현으로 raw DOM 대비 10~100배 토큰 절감

  • 2

    JS eval ~0.5ms, 스크린샷 ~15ms, 탭당 메모리 ~40MB로 Puppeteer 대비 수배 빠르고 가벼움

  • 3

    Learn 모드로 사용자 시연을 플레이북으로 자동 변환하는 Skill 시스템 제공

  • 4

    Swift ~2800줄 + Python ~1900줄, 외부 의존성은 SwiftNIO 하나뿐

왜 만들었나

  • Puppeteer, Playwright, Selenium 등 기존 브라우저 자동화 도구는 AI 에이전트를 염두에 두고 설계되지 않았음 — Chrome 전체를 띄우고 전체 DOM을 넘겨주는 방식이라 토큰 낭비가 심함
  • Aslan은 macOS 내장 WKWebView를 감싸서 접근성 트리(Accessibility Tree)를 기본 페이지 표현으로 제공함 → 같은 페이지를 raw DOM 대비 10~100배 적은 토큰으로 전달 가능

성능 비교

  • JS eval 왕복: 0.5ms (Puppeteer 25ms)
  • 스크린샷: 15ms (Puppeteer 50150ms)
  • 탭당 메모리: 40MB (Puppeteer 80150MB)
  • 콜드 스타트: 500ms 미만 (Puppeteer 2~5초)
  • 500MB짜리 Chrome 다운로드가 필요 없음

아키텍처

  • 렌더링: WKWebView (macOS 네이티브, Chrome 의존성 없음)
  • 서버: SwiftNIO + Unix 소켓 — TCP 대비 약 30% 빠른 로컬 IPC, 포트 충돌 없음
  • 프로토콜: NDJSON JSON-RPC 2.0 — 언어 무관하게 클라이언트 구현 가능
  • 페이지 표현: 접근성 트리에서 인터랙티브 요소만 추출, 각 요소에 @eN 레퍼런스 부여 → click("@e3") 같은 방식으로 조작

💡팁

> Python SDK는 외부 의존성 제로(stdlib만 사용: socket, json, asyncio, base64)로, 300줄 미만의 코드로 전체 클라이언트가 구현되어 있음

주요 기능

  • Skill 시스템: AI 에이전트에게 브라우저 사용법을 가르치는 구조화된 명령 세트 — SKILL.md, SDK_REFERENCE.md, 사이트별 지식 파일 등으로 구성됨
  • Learn 모드: 사용자가 직접 브라우저에서 작업을 시연하면 클릭·입력·내비게이션을 기록해 플레이북으로 자동 변환함
  • 세션 격리: 에이전트별로 탭을 분리할 수 있고, 배치 작업(batch)으로 여러 요청을 한 번에 처리 가능
  • 쿠키 관리, 파일 업로드, 멀티탭 지원

코드 규모

  • Swift ~2,800줄 + Python ~1,900줄, 외부 의존성은 SwiftNIO 하나뿐
  • macOS 14.0+(Sonoma), Xcode 16+, Python 3.10+ 필요
  • Universal 빌드(arm64 + x86_64) 제공

AI 에이전트에게 필요한 것은 전체 DOM이 아니라 인터랙션 가능한 요소 목록이라는 관점에서, 접근성 트리를 1등 시민으로 채택한 설계가 인상적임

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