Open Screen

Captura tanto la estructura cruda del DOM como una captura de pantalla renderizada de la página. Al alimentar estas instantáneas en LLMs multimodales, el agente obtiene conciencia espacial de los elementos de la UI, permitiéndole interactuar con botones e inputs basados en su posición visual en lugar de selectores CSS frágiles que se rompen durante las actualizaciones del sitio.

Traduce la intención del usuario de alto nivel en acciones precisas del navegador como clics, desplazamientos y entrada de texto. En lugar de escribir scripts de automatización complejos, los desarrolladores definen objetivos en inglés sencillo, y el sistema utiliza el LLM para razonar sobre los pasos necesarios para lograr el resultado deseado en la página web objetivo.

Gestiona automáticamente las cargas de página asíncronas y las actualizaciones de contenido dinámico. El sistema monitorea continuamente el DOM en busca de cambios, asegurando que el agente espere a que los elementos se rendericen antes de intentar interactuar. Esto reduce significativamente los errores de 'elemento no encontrado', comunes en herramientas de automatización tradicionales al tratar con frameworks de JavaScript pesados como React o Vue.

Construido sobre protocolos de navegador headless de alto rendimiento, garantiza una sobrecarga de recursos mínima. Al ejecutarse en un estado headless, mantiene una huella de memoria pequeña, permitiendo a los desarrolladores escalar múltiples instancias de agentes concurrentes en infraestructura cloud estándar sin necesidad de un entorno GUI completo.

Implementa un bucle recursivo donde el agente evalúa el resultado de cada acción. Si una acción falla o conduce a un estado inesperado, el sistema proporciona el contexto del error al LLM, permitiéndole autocorregirse e intentar una ruta alternativa, lo cual es crítico para una navegación web autónoma y robusta.