人工智能代理如何使用网络？

Scrapeless代理浏览器为人工智能代理提供一个受管理的浏览器运行时，用于搜索、渲染、阅读和与公共网页互动。

为什么这个主题重要

人工智能代理并不是通过更认真地思考来到网络上的。它之所以能接入网络，是因为主机应用为其提供了定义输入和输出的工具。 OpenAI网络搜索文档 将网络搜索描述为可以返回当前源材料到模型的工具。浏览器工具增加了另一层：它可以加载选定页面，观察渲染的界面，并执行被允许的操作。模型提出接下来应该发生的事情，但周围系统拥有凭证、网络、执行和政策执行。

一个有用的心理模型是一个循环：理解目标、选择工具、观察结果、更新状态，并决定任务是否完成。这个循环可以持续一次搜索调用或多个浏览器动作。可靠的系统使每个转换显式。它们不将一长串点击视为一个不透明事件，也不让一个合理的最终句子抹去沿途收集的脆弱或丢失的证据。

网络使用循环

网络使用循环从任务合同开始。合同命名目标、允许的网站、可接受的数据、所需的证据和需要人类干预的条件。研究任务可能仅允许公开阅读。账户任务可能允许导航，但在提交之前需要批准。这些边界将开放式提示转化为可以测试的工作。

代理然后从一个小能力集进行选择。函数调用提供了一个共同的面向模型的模式：架构描述可用的操作，模型发出结构化参数而不是自己执行代码。 OpenAI函数调用文档 使这种分离变得清晰。搜索、直接HTTP检索、浏览器导航、提取和文件写入应保持独立工具，因为它们承担不同的成本、风险和证据。

执行后，工具返回一个观察。搜索工具返回排序的候选和源URLs。获取工具返回页面内容和响应元数据。浏览器可以返回截图、DOM快照、可访问树、当前URL或操作结果。代理比较该观察与目标，记录有用的状态，并在停止或选择另一个有界动作之间做出决策。这个观察-行动循环是代理使用网络的实际意义。

代理结合的五种能力

• 发现。 形成查询、检索候选源、保持结果顺序，并将原始查询与任何生成的子查询放在一起。
• 获取。 通过HTTP客户端或渲染的浏览器打开所选源，具体取决于JavaScript、会话和交互需求。
• 理解。 提取段落、实体、链接、表格或结构化字段，而不失去支持它们的URL和页面上下文。
• 行动。 仅在任务合同授权该类操作时点击、输入、滚动、上传或调用API。
• 验证。 在代理宣布成功之前，检查最终URL、所需字段、源支持和完成条件。

选择最适合的轻型网络工具

工具选择应遵循页面行为和任务，而不是对浏览器自动化的偏好。轻型获取路径在返回任务所需的证据时更易于操作。

设计可靠的代理-网络工作流程

可靠的实现使得从提示到证据的路径可见。下面的每一步都应产生一个工件或决定，供另一个工程师检查。

1. 撰写任务合同。 指定目标结果、批准的域、禁止的操作、输出模式、时间预算，以及是否允许认证状态。
2. 将发现与阅读分开。 使用搜索形成候选集，然后仅打开回答问题所需的来源。保留结果URL和解析的目标。
3. 标准化观察。 返回可预测的字段，如当前URL、标题、文本、链接、截图参考和操作状态，以便计划者无需解析临时的散文。
4. 添加确定性验证器。 检查主机边界、所需证据、字段类型和模型外的完成规则。自信的模型响应不是验证者。
5. 定义停止和交接状态。 在完成、预算耗尽、重复无进展、意外认证或需要人工批准的后果操作时停止。

评估整个循环

代理质量不仅仅是最终句子是否听起来正确。 NIST代理AI程序 强调对自主系统的评估、标准、治理和风险管理。网络代理测试应揭示哪个阶段失败。

• 任务完成。 工作流程是否满足明确的输出合同而没有超出其允许的范围？
• 来源支持。 每一项重要声明是否可以追溯到被捕获的段落、URL或页面状态？
• 行动效率。 在出现验证结果之前需要多少次搜索、页面打开和用户界面操作？
• 状态准确性。 代理在每一步中是否知道自己在操作哪个页面、账户、区域和会话？
• 安全中断。 政策检查是否在不可逆转或敏感操作之前暂停了运行？

边界和失败模式

网络使用使代理暴露于变化的页面、不可信的内容、模糊的控件以及具有实际后果的操作。将页面文本视为数据，而不是代理的权威。

• 提示注入。 页面上可能包含文本，告诉模型忽略其任务或透露信息。工具政策和指令层次必须保持在页面内容之外。
• 虚假完成。 看似确认的屏幕可能表示预览、错误或无关的账户。验证URL、可见状态和预期记录。
• 会话混乱。 Cookies和打开的标签可能会混淆用户或任务。隔离上下文并标记持久个人资料的所有权。
• 证据丢失。 没有URL或捕获段落的摘要无法被审计。在压缩之前存储观察。
• 过度权限。 研究很少需要提交权限。给予每个工作流程所需的最低凭据和操作，以实现其既定目标。

网络使用代理的适用场景

从试点到生产

一个关于AI代理如何使用网络的有用试点应该足够小，以便逐条检查记录。开始于 编写任务合同: 指定目标结果、批准的域、禁止的操作、输出架构、时间预算，以及是否允许身份验证状态。然后应用 将发现与阅读分开: 使用搜索形成候选集，然后仅打开回答问题所需的来源。保留结果的URL和解析后的目标。保持第一个评估集故意混合，包括普通案例、模糊案例、缺失证据，以及系统必须拒绝或转交的操作。这揭示了工作流程是否在更高的数量掩盖设计错误之前理解其边界。

生产准备需要每个度量和工件的所有者。跟踪 任务完成情况 以回答工作流程是否满足明确的输出合同而不超过其允许的范围？跟踪 源支持 以确定每个重要主张是否可以追溯到捕获的段落、URL或页面状态。添加 操作效率 以便团队可以看到在出现经过验证的结果之前需要多少次搜索、页面打开和用户界面操作？这些度量应链接到底层记录，而不是仅存在于仪表盘总数中。审查者需要从更改的度量迁移到生成它的确切查询、源、观察或操作。

运营控制应针对最可能改变商业决策的失效模式。第一个审查规则应涵盖 提示注入: 页面可以包含告知模型忽略其任务或揭示信息的文本。工具政策和指令层次必须保持在页面内容之外。退出审查应涵盖 过度权限: 研究很少需要提交权限。给予每个工作流程所需的最低凭据和操作，以实现其既定目标。分配响应所有者，定义什么证据解决该问题，并记录结果是否改变数据、提示、工具、权限或源政策。该记录防止同一缺陷被重新发现为无法解释的质量波动。

在试点表现可预测之后再扩展。团队可以从当前研究开始，工作是搜索最近的来源，打开主要页面，比较主张，并返回引用的简要信息。第二个阶段可以添加市场监测，工作流程必须访问定义的公共源集，提取变化，并排队材料差异以供审核。随着范围的增长，保持原始测试集运行。新的来源、市场、工具和权限应一个一个边界地引入，以便回归可以分配给特定变化，而不是同时对平台进行重写。

结论

一个AI代理通过在模型决策和外部执行的工具之间交替使用网络。搜索找到来源，检索读取它们，浏览器处理呈现的界面，验证者决定证据和行动是否满足合同。模型协调这些能力；它并不替代它们。

从一个狭窄的任务、一个简短的工具列表和一个有证据的输出架构开始。仅在更简单的检索无法满足要求时添加浏览器操作。该设计保持系统可理解，同时其网络触达增长。