Kimi 推出 Kimi WebBridge，試圖把 AI agents 從單純回覆文字，推向能真正操作網站的瀏覽器工作流程。根據 AlternativeTo、Kimi 官方頁面與 Chrome Web Store 資訊，這款 browser extension 可讓 AI 在使用者既有的 Chrome 或 Edge 瀏覽器中開啟網頁、點擊按鈕、填寫表單、擷取資訊與完成重複性任務。Kimi 官方也在 X 貼文中表示，agent 現在可像人類一樣 search、scroll、click、type and complete tasks。
瀏覽器變成 AI agent 的操作介面
Kimi WebBridge 的核心不是另外打造一個封閉瀏覽器，而是讓 AI agent 連到使用者已開啟的瀏覽器環境。Kimi 官方產品頁將其定位為「A browser extension for AI agents」，可處理 clicks、fills、navigates 與 extracts。AlternativeTo 則以跨平台搜尋與把結果填入試算表為例，說明它適合處理過去需要人工反覆點選、查找與整理的網站任務。對工作者來說，這類工具的價值在於把一段自然語言指令，轉成可執行的多步驟網頁操作。
支援多種 agent，不只限於 Kimi 生態系
官方頁面與 Kimi X 貼文都列出多個支援工具，包括 Kimi Code、Kimi Code CLI、Claude Code、Cursor、Codex、Hermes 與 OpenClaw。這代表 Kimi WebBridge 更像是一層瀏覽器操作橋接，而不是只服務單一聊天機器人的附屬功能。Chrome Web Store 詳細頁也顯示，它的描述是「browser extension for AI agents」，並標示 AI 可 open pages、click、fill forms、extract info and automate web tasks。若使用者已在開發或研究流程中使用 Claude Code、Cursor 或 Codex，WebBridge 可能成為這些工具取得網站互動能力的外掛入口。
Local-first 架構是隱私賣點
Decrypt 的第三方報導特別強調，Kimi WebBridge 採用 local-first 設計，與許多把瀏覽資料送往雲端的 browser automation 服務不同。Kimi 官方 FAQ 也說明，agent 會把指令傳給本地服務，再透過 Chrome DevTools Protocol 在使用者的 Chrome 或 Edge 中導覽、點擊、截圖與讀取頁面，最後把結果回傳。官方說法是登入工作階段與頁面內容不會離開使用者裝置。這讓它更適合處理需要保留 cookie、登入狀態與內部網站權限的任務，但使用者仍應避免讓 agent 直接執行付款、刪除資料或提交敏感表單。
可用場景從資料蒐集到表單處理
在實務上，Kimi WebBridge 可用於比較電商商品、掃描職缺、跨網站查價、整理公開資料，或把網站上的結果帶回試算表。Decrypt 也舉例指出，使用者可要求 agent 搜尋 Amazon 上特定規格商品、彙整 LinkedIn 職缺，或比較多個零售商價格。這些任務共同特色是需要多次搜尋、捲動、點擊與擷取資訊，過程不一定需要人類判斷每一步，但需要瀏覽器能理解畫面並照指令操作。
AI 自動化進入瀏覽器後，權限控管更重要
Kimi WebBridge 顯示 AI agent 的競爭焦點正在從「模型能回答什麼」轉向「模型能安全完成什麼」。當擴充功能可使用既有登入狀態操作網站，它確實能減少重複工作，但也放大了授權邊界、錯誤操作與資料外洩風險。對一般使用者與企業團隊來說，較務實的導入方式是先讓 agent 處理查詢、整理與草稿工作，並把提交表單、購買、發佈與刪除等高風險動作保留給人工確認。如此才能在享受瀏覽器自動化效率的同時，維持必要的控制權。
新聞資料來源
https://alternativeto.net/news/2026/5/kimi-web-bridge-browser-extension-lets-ai-agents-automate-website-tasks/
https://www.kimi.com/features/webbridge
https://x.com/Kimi_Moonshot/status/2054918374837322140
https://decrypt.co/367916/kimi-webbridge-ai-agents-browser-local?amp=1
https://chromewebstore.google.com/detail/kimi-webbridge/fldmhceldgbpfpkbgopacenieobmligc