Soluções de meta-aprendizado para processamento dinâmico da Web
Para falhas de automação causadas por alterações frequentes na estrutura das páginas da Web, o Proxy adota uma estratégia de resposta em camadas:
- técnica de ancoragem visualNão depende da estrutura DOM da página da Web, mas localiza o objeto de operação pelas características visuais do elemento (forma do ícone, posição relativa do texto) e reconhece o ID do botão mesmo que ele tenha sido alterado
- aprendizado multimodalAnálise simultânea do texto da página, do layout da imagem e do histórico de operações do usuário para criar caminhos de reconhecimento redundantes. Alterna automaticamente para uma solução alternativa quando um caminho falha
- Mecanismo de treinamento incrementalCada vez que um usuário corrige manualmente uma ação errada, o sistema gera novas amostras de treinamento para atualizar o modelo LMLM, criando gradualmente uma base de conhecimento específica do local da interação.
Recomendação de manutenção: para os principais processos de negócios, é recomendável que a IA repita as tarefas arquivadas uma vez por semana, e o sistema capturará automaticamente as alterações de página para gerar instantâneos de versão a fim de garantir a estabilidade a longo prazo.
Essa resposta foi extraída do artigoConvergência: um assistente de IA que automatiza tarefas repetitivas em um navegador de agentesO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como superar a dificuldade de adaptar as ferramentas de automação tradicionais às páginas dinâmicas da Web?
