A2--陈波--AI Agent 的最后一公里：构建生产级代操能力.pdf

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1、AI Agent 的最后公：构建产级代操能陈波阿巴巴，前端技术专家，A意助前端负责陈波阿巴巴，前端技术专家计算机硕。历任易，资深前端开发程师；阿巴巴，前端技术专家。A 意助前端负责。期聚焦AI与多端程的交叉领域，主导建设了AI代操框架actum覆盖浏览器插件、SDK、云端容器三种部署形态，撑商家业务的智能导航、动化选品等多个场景。当前主攻AIAgent操作能层的程化落地与评测体系建设。录CONTENTS0102030405交互困境与 Agent 操作能栈（Why）20252026：代操格局的年洗牌（Where）四程挑战与解法（How）评测体系：代操的胜负（Verify）业务落地与三条新战线（F

2、uture）PART 1平台交互困境与 Agent 操作能栈（Why）商家业务的交互困境200+菜单47%routine task功能深埋 平台功能多、层级深，找不到学习成本 每个功能都有独特的操作逻辑操作碎化 完成个任务要跨多个/系统被动响应 系统不点不动，缺乏智能引导操作复杂从GUI到AUI：商家视的变化访问路径指引：进【意助】【RFQ托管】【动报价配置】LUI时代帮我打开RFQ动报价配置帮我设置动回复询盘，报价市场价低5%GUI 时代AUI时代从学习操作 描述意图 从适应机器 机器理解执层：Agent的和脚三种操作路径 API 直接调 最可靠 WebMCP协议化 标准化扩展中 AI 代操

3、 覆盖尾，兜底切Agent执AI代操感知（Perception）询问（Query）计划（Planning）报告（Report）APIUI代操HeadlessWebMCPPART 220252026：代操格局的年洗牌（Where）20252026 关键事件时间轴WebMCP：从 PPT 到 Chrome CanaryPART 3四程挑战与解法（How）AI代操的程挑战AI代操的程挑战 能复挑战1 看懂挑战2 稳定决策挑战3 准确执挑战4 规模化输理解决策输出操作执挑战1：看懂模型选择 Prompt构建 实时感知 离线知识增强维度VL模型（视觉语）LLM模型（纯语）原理截图 图像理解 坐标点击DO

4、M解析 本理解 元素操作适场景Canvas、视觉布局、DOM场景信息提取、常规操作（90%场景）通性，任何界通 中，依赖DOM质量精度坐标可能偏移 精确到元素成本（图像Token）低（约1/10）响应速度 慢（截图+推理）快推荐模型 Qwen3-vlVL+LLM 混合求最优解Gemini-3-flashGPT-5挑战1：看懂模型选择 Prompt构建 实时感知 离线知识增强挑战1：看懂商家后台DOM复杂，数万节点，token爆炸只保留可操作元素+关键上下”，减少90%量装饰性节点对操作决策意义次进（全局理解）复杂布局判断（如点击右侧按钮）操作失败重试（视觉确认）实时DOM智能简化screens

5、hot Accessibility TreeAccessibility TreeDOM 简化模型选择 Prompt构建 实时感知 离线知识增强挑战1：看懂#索引-名称#基础信息-*ID*:page_xxx-*路径*:/path/to/page-*类型*:列表/详情/表单/仪表盘等-*主要功能*:句话描述核功能-*更新时间*:YYYY-MM-DD#DOM结构树#交互为链路#级跳转-为链路：批量发布 点击#btn-batch-publish(批量发布按钮)跳转/product/batch-publish 功能 打开批量发品，持Excel导批量创建商品#内切换-为链路：切换发布类型 点击#tab-s

6、ingle(单品发布标签)显示.content-area#product-form(单品发布表单)隐藏 其他发布类型的表单内容#弹窗交互-为链路：预览商品 点击#btn-preview(预览按钮)显示#modal-preview(预览弹窗)渲染#preview-content 显示商品预览效果#表单提交.#筛选与联动.#状态反馈价值：导航增强：LLM知道RFQ配置在意助RFQ托管 围栏约束：LLM知道这个只能做XXX，不能做YYY 规划准确：减少试错，直达标 Browser Use 动探索Monkey Test 遍历 提取能&结构 基于户为剪枝PageI