实时学习机制使Proxy成为持续进化的数字员工

2025-09-05

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自我优化的智能代理系统

Proxy区别于传统自动化工具的核心特征在于其动态进化能力，该系统实现每分钟1500次的行为模式分析，通过三种反馈回路持续改进：用户显式反馈（如评分）、隐式行为反馈（如操作撤销）和环境适应反馈（如网页改版检测）。其元学习模型每24小时就会完成一轮参数更新，确保操作策略持续优化。

典型应用案例显示，在处理电商订单录入任务时，Proxy最初需要8秒/单的操作时间，经过两周学习后缩短至2.3秒；在邮件分类场景中，经过一个月训练后的分类准确率从初始的82%提升至96%。系统还会自动创建”技能快照”保存优化后的任务流程，这些数字化的经验包可在团队内部共享，实现组织级的知识沉淀。