Open Screen

Захватывает как структуру DOM, так и отрендеренный скриншот страницы. Передавая эти снимки в мультимодальные LLM, агент получает пространственное понимание элементов интерфейса, что позволяет ему взаимодействовать с кнопками и полями ввода на основе их визуального расположения, а не хрупких CSS-селекторов, которые ломаются при обновлениях сайта.

Преобразует высокоуровневые намерения пользователя в точные действия браузера, такие как клики, прокрутка и ввод текста. Вместо написания сложных скриптов автоматизации разработчики определяют цели на обычном английском языке, а система использует LLM для логического обоснования шагов, необходимых для достижения результата на целевой веб-странице.

Автоматически управляет асинхронной загрузкой страниц и обновлением динамического контента. Система непрерывно отслеживает изменения в DOM, гарантируя, что агент дождется отрисовки элементов перед попыткой взаимодействия. Это значительно снижает количество ошибок 'element not found', типичных для традиционных инструментов автоматизации при работе с тяжелыми JS-фреймворками, такими как React или Vue.

Построен на базе высокопроизводительных протоколов headless-браузеров, что обеспечивает минимальные накладные расходы ресурсов. Работа в headless-режиме поддерживает низкое потребление памяти, позволяя разработчикам масштабировать несколько одновременных экземпляров агентов на стандартной облачной инфраструктуре без необходимости в полноценной графической среде.

Реализует рекурсивный цикл, в котором агент оценивает результат каждого действия. Если действие не удалось или привело к неожиданному состоянию, система возвращает контекст ошибки в LLM, позволяя ей самокорректироваться и пробовать альтернативный путь, что критически важно для надежной автономной веб-навигации.