AI-Employe
AI-Employe 是一款创新的浏览器自动化工具，旨在让用户像教导真人同事一样，通过自然语言和视觉示范来创建自动化工作流。它利用 GPT-4 Vision 的强大能力，让用户只需演示操作步骤，即可让 AI 学会并在浏览器中重复执行复杂任务。
传统浏览器自动化代理常面临两大难题：一是难以精准定位网页元素，容易因页面结构变化而产生“幻觉”导致操作失败；二是 AI 在执行长流程时容易偏离既定目标。AI-Employe 独创性地引入了 MeiliSearch 全文索引技术，将网页 DOM 结构化存储，使 AI 能根据文本内容精准锁定操作对象，大幅提升了稳定性。同时，它采用“动作增强生成”策略，在用户创建流程时记录具体的 DOM 变更而非简单的屏幕录像，将这些真实操作数据作为上下文反馈给模型，确保 AI 始终紧扣任务目标，即使指令不够详尽也能准确执行。
该项目基于 Next.js、Rust 和 Postgres 构建，目前以开源形式提供，适合具有一定技术背景的开发者、自动化研究人员以及希望探索前沿 AI 应用的产品设计师使用。虽然普通用户也可尝试，但当前版本需要配置 Firebase 和本地环境，更适合愿意动手部署的技术爱好者。随着后续对语音控制、云端版本及更多开放模型的支持，AI-Employe 有望成为连接人类意图与数字操作的智能桥梁。
使用场景
某电商运营专员每天需登录后台，从数十个供应商页面手动抓取新品价格与库存数据并录入 Excel。
没有 AI-Employe 时
- 面对动态加载的网页元素，传统 RPA 脚本常因选择器失效而报错，维护成本极高。
- 每次网站改版或布局微调，都需要重新编写代码定位元素，导致自动化流程频繁中断。
- 人工重复操作耗时费力，且在高强度复制粘贴中极易出现数据抄写错误。
- 缺乏智能上下文理解，一旦遇到弹窗或非常规按钮，脚本无法自主判断如何处理。
使用 AI-Employe 后
- 利用 GPT-4 Vision 结合 MeiliSearch 全文索引技术，精准识别页面文本内容，不再依赖易碎的选择器。
- 通过“动作增强生成”技术记录操作流，即使页面微调，AI 也能根据历史行为逻辑自动适应新布局。
- 用户只需像教导真人一样演示一次操作流程，AI-Employe 即可自动生成稳定运行的浏览器自动化任务。
- 智能处理异常场景，如自动关闭促销弹窗或识别图标按钮，确保数据抓取全流程无人值守。
AI-Employe 将原本需要数小时维护的脆弱脚本，转化为一次演示即可长期稳定运行的智能员工，彻底释放人力。
运行环境要求
- 未说明
未说明
未说明
快速开始
安装
尝试不使用 Firebase 身份验证（临时解决方案）：https://github.com/vignshwarar/AI-Employe/issues/2#issuecomment-1880328518
我们的技术栈包括 Next.js、Rust、Postgres、MeiliSearch，以及用于身份验证的 Firebase Auth。请注册一个 Firebase 账号并创建一个项目。
在 Firebase 中，导航到“项目设置”->“服务账户”，生成私钥，并将其保存到 firebaseAdmin/cert/dev.json（开发环境）或 prod.json（生产环境）中。
之后，请确保在启动应用之前安装好依赖项。
- 将 .env.sample 文件复制为 .env.production 或 .env.development
- 使用您的凭据填写 .env 文件
- 运行
npm install - 运行
npm run db:deploy - 运行
npm run dev（用于开发） - 运行
npm run build（用于生产） - 运行
npm run start（用于生产）
运行完 'dev' 或 'build' 后，您会发现扩展程序已构建在 ./client/extension/build 文件夹中。随后，您可以将该文件夹作为未打包的扩展程序加载到浏览器中。
工作原理
当前的浏览器代理存在若干问题。在此，我们将解释这些问题以及我们是如何解决它们的。
问题 1：找到正确的元素
目前有多种方法可以实现这一目标，例如将 HTML 的简略形式发送给 GPT-3、通过 ID 创建边界框并将其传递给 GPT-4-vision 来执行操作，或者直接让 GPT-4-vision 获取元素的 X 和 Y 坐标。然而，这些方法均不可靠，且容易产生幻觉。
为此，我们开发了一种新方法：将整个 DOM 索引到 MeiliSearch 中，这样 GPT-4-vision 就可以根据用户指令生成要点击、复制或其他操作的目标元素的内文内容。然后，我们使用生成的文本在索引中进行搜索，获取元素 ID 并将其返回给浏览器以执行相应操作。尽管这种方法仍有一些局限性，但我们已经采取了一些技术手段来克服这些问题，比如处理多个元素中出现相同文本的情况，或点击图标等操作（目前仍在优化中）。
问题 2：GPT 偏离工作流
为防止 GPT 偏离任务流程，我们采用了一种类似于检索增强生成的技术，不过我们称之为“动作增强生成”。具体来说，当用户创建工作流时，我们不会录制屏幕、麦克风或摄像头，而是记录用户每次操作（点击、输入等）所引起的 DOM 元素变化。接着，我们结合工作流标题、目标以及记录的操作生成一系列任务。每当我们执行一项任务时，都会将用户在该特定领域的所有操作嵌入到提示词中。这样一来，即使用户没有提供非常简洁的标题和目标，GPT 也能根据用户的实际操作步骤保持任务方向，顺利完成任务。
路线图
- 工作流
- “所见即聊”
- 支持更多操作，如滚动页面、在新标签页中打开链接等
- 工作流中的循环功能
- 智能标签管理
- 分享工作流
- 支持开源模型
- 社区共享的工作流
- AI Employe 的云端版本
- 通过文本控制浏览器
- 通过语音控制浏览器
- 更多功能敬请期待……
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