Open Screen

Capture à la fois la structure brute du DOM et une capture d'écran rendue de la page. En alimentant des LLM multimodaux avec ces snapshots, l'agent acquiert une conscience spatiale des éléments de l'interface, lui permettant d'interagir avec les boutons et champs selon leur position visuelle plutôt que via des sélecteurs CSS fragiles qui cassent lors des mises à jour du site.

Traduit l'intention utilisateur de haut niveau en actions précises de navigation comme les clics, le défilement et la saisie de texte. Au lieu d'écrire des scripts complexes, les développeurs définissent des objectifs en anglais simple, et le système utilise le LLM pour raisonner sur les étapes nécessaires à l'obtention du résultat souhaité sur la page web cible.

Gère automatiquement les chargements de page asynchrones et les mises à jour de contenu dynamique. Le système surveille en permanence le DOM pour détecter les changements, garantissant que l'agent attend le rendu des éléments avant d'interagir. Cela réduit considérablement les erreurs 'élément introuvable' courantes dans les outils d'automatisation traditionnels face aux frameworks JavaScript lourds comme React ou Vue.

Construit sur des protocoles de navigateur headless haute performance, il assure une consommation de ressources minimale. En s'exécutant en mode headless, il maintient une empreinte mémoire réduite, permettant aux développeurs de scaler plusieurs instances d'agents simultanées sur une infrastructure cloud standard sans nécessiter d'environnement GUI complet.

Implémente une boucle récursive où l'agent évalue le résultat de chaque action. Si une action échoue ou mène à un état inattendu, le système renvoie le contexte d'erreur au LLM, lui permettant de s'auto-corriger et de tenter un chemin alternatif, ce qui est crucial pour une navigation web autonome et robuste.