動的シナリオ適応ワークフロー・プログラム
従来の自動化ツールにはシナリオ認識が欠けていることが多く、Gabriel Operatorは3層の適応メカニズムによってこれに対処しています：
- シーンのプリセット切り替え設定から「eコマース運用」「データ分析」などのプリセットシナリオを選択すると、AIが即座に機能の優先順位を調整する（eコマースシナリオでは価格監視ツールの表示を優先するなど）。
- 行動モデル学習例えば、毎週金曜日に売上レポートを出力するなど）高頻度のユーザー操作を記録し、同時に関連する機能の入口を事前に準備します。
- クロスプラットフォームのメモリ例えば、Aサイトでデータを抽出した後、通常はBサイトで比較される）、エンド・ツー・エンドのワークフローを形成する。
上級者向けヒント：「ワークフローエディター」では、Googleアナリティクスのページが検出されたときに自動的にデータ分析モードに入るなど、シーンの切り替えルールをカスタマイズすることができます。モデルの精度を維持するため、毎月「設定」のAIラーニングレポートを確認し、古い行動記録を削除することをお勧めします。
この答えは記事から得たものである。ガブリエル・オペレーター：ブラウザをスマートなワークスペースに変えるAIアシスタントについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " AIアシスタントがさまざまな仕事のシナリオに適応できないという課題をどう克服するか？
