Self-healing browser harness

赋能 LLM 的智能浏览器自动化框架,具备自愈能力的元素定位与交互系统

目标浏览器环境

已连接
https://example-app.com/dashboard

用户管理系统

v2.4.0

LLM 控制面板

GPT-4 已就绪
等待输入...
# 等待指令...

执行日志

[SYSTEM] browser-harness v1.2.0 initialized...
[SYSTEM] Connected to Chromium (v120.0.0)
[SYSTEM] LLM adapter ready (OpenAI GPT-4)

LLM 原生驱动

基于大型语言模型的自然语言理解,将人类指令转换为精确的浏览器操作,无需编写复杂的选择器。

自愈定位系统

当 DOM 结构变化导致传统选择器失效时,自动通过视觉分析和上下文理解重新定位目标元素。

视觉感知能力

结合截图分析和 OCR 技术,理解页面布局与视觉层级,实现基于语义的元素识别。

技术实现原理

1
指令解析层

使用 Python + LangChain 构建代理,将自然语言拆解为可执行的原子操作序列。

2
浏览器桥接

基于 Playwright 的高性能自动化,支持 Chrome、Firefox、WebKit 多内核。

3
异常检测与修复

捕获 TimeoutError 和 ElementNotFound,触发视觉重定位流程,动态修正选择器策略。

4
上下文记忆

维护操作历史与页面状态快照,支持多步推理和错误回溯。