localplugins·10小时前·讨论最有趣的事情隐藏在回复而不是帖子中：将确定性工作流程与人工智能调用混合在一起的能力，因此当对话框或弹出窗口中断脚本路径时，代理就会开始恢复。这是你真正的与众不同之处，我会以此为主导。现在，帖子将其框架为“观察-决定-执行-观察”，读作“另一个 CUA 代理”，并且最上面的评论立即询问您与批次中的其他 CUA API 有何不同。但是，人工智能在例外情况下的默认确定性与您所说的两种替代方案完全不同。屏幕变化时 RPA 中断；纯粹的代理在 95% 的步骤上是不确定的，而这些步骤从一开始就不需要判断。确定性地完成无聊的路径并仅在现实偏离时才为模型付费是让我尝试这一点的事情。我从一个完全不相关的领域得出了同样的结论（我构建了资产生成器，在它附近的任何地方都没有使用计算机），并且只有在我停止让模型执行每次运行都必须相同的部分的那一天，该工具才变得很好。生成就是采样。相同的提示，相同的模型，不同的运行，不同的结果。技巧在于知道哪些步骤真正需要判断，并拒绝在不需要的步骤上进行抽样操作。听起来好像你已经准确地构建了该控制界面，然后却低价销售了它。关于交接的真正问题，因为这就是我预计这会变得困难的地方：当确定性路径遇到意外情况并且代理接管恢复时，它如何交回控制权？是否必须将 UI 返回到脚本识别的已知状态，或者脚本是否从代理中断的地方继续？这种协调似乎是一个有趣的工程，也是我期望故障模式存在的地方。原
这是你真正的与众不同之处，我会以此为主导。现在，帖子将其框架为“观察-决定-执行-观察”，读作“另一个 CUA 代理”，并且最上面的评论立即询问您与批次中的其他 CUA API 有何不同。但是，人工智能在例外情况下的默认确定性与您所说的两种替代方案完全不同。屏幕变化时 RPA 中断；纯粹的代理在 95% 的步骤上是不确定的，而这些步骤从一开始就不需要判断。确定性地完成无聊的路径并仅在现实偏离时才为模型付费是让我尝试这一点的事情。
我从一个完全不相关的领域得出了同样的结论（我构建了资产生成器，在它附近的任何地方都没有使用计算机），并且只有在我停止让模型执行每次运行都必须相同的部分的那一天，该工具才变得很好。生成就是采样。相同的提示，相同的模型，不同的运行，不同的结果。技巧在于知道哪些步骤真正需要判断，并拒绝在不需要的步骤上进行抽样操作。听起来好像你已经准确地构建了该控制界面，然后却低价销售了它。
关于交接的真正问题，因为这就是我预计这会变得困难的地方：当确定性路径遇到意外情况并且代理接管恢复时，它如何交回控制权？是否必须将 UI 返回到脚本识别的已知状态，或者脚本是否从代理中断的地方继续？这种协调似乎是一个有趣的工程，也是我期望故障模式存在的地方。