動的ウェブ処理のためのメタ学習ソリューション
ウェブページの構造が頻繁に変更されることによって発生する自動化の失敗に対して、プロキシはレイヤーレスポンス戦略を採用している：
- ビジュアル・アンカー・テクニックウェブページのDOM構造には依存せず、要素の視覚的特徴（アイコンの形状、テキストの相対位置）によって操作オブジェクトを特定し、ボタンIDが変更されていても認識します。
- マルチモーダル学習ページテキスト、画像レイアウト、ユーザー操作履歴を同時に分析し、冗長な認識パスを作成します。パスが失敗した場合、自動的に代替ソリューションに切り替わります。
- インクリメンタル・トレーニングのメカニズムユーザーが手動で間違ったアクションを修正するたびに、システムはLMLMモデルを更新するために新しいトレーニングサンプルを生成し、徐々にインタラクションのサイト固有の知識ベースを構築します。
メンテナンスの推奨：コアなビジネス・プロセスでは、AIに週に一度、アーカイブされたタスクを繰り返させることを推奨する。
この答えは記事から得たものである。コンバージェンス：エージェント・ブラウザで反復作業を自動化する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 " 従来の自動化ツールを動的ウェブページに適応させる難しさを克服するには？
