Meta-Learning-Lösungen für die dynamische Webverarbeitung
Bei Automatisierungsfehlern, die durch häufige Änderungen in der Struktur von Webseiten verursacht werden, wendet Proxy eine mehrstufige Antwortstrategie an:
- visuelle VerankerungstechnikDie Funktion ist nicht auf die DOM-Struktur der Webseite angewiesen, sondern lokalisiert das Operationsobjekt anhand der visuellen Merkmale des Elements (Form des Symbols, relative Position des Textes) und erkennt die ID der Schaltfläche, auch wenn sie sich geändert hat.
- multimodales LernenAnalyse des Seitentextes, des Bildlayouts und der Benutzeroperationen, um redundante Erkennungspfade zu erstellen. Wechselt automatisch zu einer alternativen Lösung, wenn ein Pfad fehlschlägt.
- Inkrementeller AusbildungsmechanismusJedes Mal, wenn ein Benutzer eine falsche Aktion manuell korrigiert, generiert das System neue Trainingsbeispiele, um das LMLM-Modell zu aktualisieren und so nach und nach eine standortspezifische Wissensbasis über die Interaktion aufzubauen.
Wartungsempfehlung: Für Kerngeschäftsprozesse wird empfohlen, die archivierten Aufgaben einmal pro Woche von AI wiederholen zu lassen. Das System erfasst automatisch Seitenänderungen und erstellt Versions-Snapshots, um die langfristige Stabilität sicherzustellen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelConvergence: ein KI-Assistent, der sich wiederholende Aufgaben in einem Agentenbrowser automatisiertDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Schwierigkeit überwinden, traditionelle Automatisierungswerkzeuge an dynamische Webseiten anzupassen?
