Cloudflare는 AI 에이전트(AI Agents)를 위한 브라우저, Browser Run을 출시하여 웹 접근성 개선
Chrome DevTools Protocol(CDP) Endpoint 지원으로 에이전트가 브라우저를 직접 제어 가능하며, WebMCP를 통해 웹사이트와 에이전트 간의 상호 작용을 향상시킴
Live View, Human in the Loop, Session Recordings 등 디버깅 및 사용자 개입 기능 강화
기존 Browser Rendering에서 이름 변경 및 동시 브라우저 실행 수 증가(30개 → 120개)
Browser Run은 Chrome DevTools Protocol(CDP)를 직접 노출하여 AI 에이전트가 브라우저를 세밀하게 제어할 수 있도록 지원한다. CDP는 브라우저 자동화의 핵심 프로토콜로, Puppeteer, Playwright와 같은 라이브러리의 기반이 된다.
CDP Endpoint: 기존 CDP 자동화 스크립트(Automation Scripts)를 별도 인프라 관리 없이 Browser Run에 연결 가능
MCP Client 지원: Claude Desktop, Cursor 등 AI 코딩 에이전트(AI Coding Agents)가 원격 브라우저로 활용 가능
장점: JavaScript 디버깅(Debugging) 및 토큰 효율적인 브라우저 제어 가능
CDP를 직접 사용하면, 기존 라이브러리에서 제공하지 않는 기능을 활용할 수 있으며, Cloudflare Worker 환경에서도 쉽게 연동할 수 있다.
Cloudflare는 AI 에이전트의 웹 탐색(Web Navigation) 신뢰성을 높이기 위해 WebMCP(Web Model Context Protocol) 지원을 시작했다. WebMCP는 웹사이트가 에이전트에게 제공할 수 있는 기능을 선언하는 새로운 브라우저 API이다.
navigator.modelContext: 웹사이트가 자체 도구를 등록
navigator.modelContextTesting: 에이전트가 등록된 도구를 발견하고 실행
장점: UI 변경에 유연하게 대응하며, 빠르고 안정적인 웹 탐색 가능
WebMCP를 통해 에이전트는 UI를 분석하는 대신, 사이트가 제공하는 도구를 직접 호출하여 웹 탐색의 효율성(Efficiency)을 높일 수 있다.
Browser Run은 AI 에이전트의 동작을 실시간으로 관찰하고, 문제 발생 시 디버깅을 돕기 위해 다양한 기능을 제공한다.
Live View: 에이전트의 브라우저 세션을 실시간으로 확인하며, DOM, 콘솔, 네트워크 요청(Network Requests)을 모니터링
Session Recordings: DOM 변경, 사용자 상호 작용, 페이지 이동을 JSON 형식으로 기록하여 세션 종료 후에도 재현 가능
Dashboard Redesign: Screenshot, PDF, Markdown, Crawl 등 다양한 요청에 대한 로그를 통합하여 관리
이러한 기능을 통해 개발자는 에이전트의 동작을 쉽게 파악하고, 문제 발생 시 빠르게 원인을 분석(Root Cause Analysis)할 수 있다.
Browser Run은 AI 에이전트가 처리하기 어려운 상황에 대해 사람의 개입을 허용하는 Human in the Loop 기능을 제공한다. 이를 통해 자동화의 한계를 보완하고, 보다 유연한 워크플로우를 구축할 수 있다.
Human in the Loop: 에이전트가 특정 문제(로그인, 예외 상황)에 직면했을 때, 사람에게 제어 권한을 넘겨 문제 해결
Handoff Flow: 에이전트가 도움을 요청하고, 사람이 개입한 후 다시 제어 권한을 넘겨받는 기능 추가 예정
활용 사례: Amazon에서 오렌지색 용암 램프를 검색하고, 로그인 필요 시 사람에게 제어 권한을 넘기는 시나리오
이러한 기능을 통해 AI 에이전트는 자동화의 효율성을 유지하면서, 예외 상황에 대한 유연성(Flexibility)을 확보할 수 있다.
Cloudflare는 Browser Run의 성능 향상을 위해 동시 브라우저 실행 제한을 대폭 늘리고, 향후 기능 확장을 계획하고 있다.
Higher Limits: 기본 동시 브라우저 실행 수를 30개에서 120개로 증가
Quick Actions: 초당 요청 처리량 10건으로 증가
향후 계획: Human in the Loop Handoff, Session Recordings Inspection, Traces and Browser Logs, Workers Bindings 지원 예정
이러한 개선 사항을 통해 개발자는 더 많은 작업을 동시에 처리하고, AI 에이전트의 성능(Performance)을 극대화할 수 있다.