Lời hứa về tự động hóa trình duyệt được hỗ trợ bởi AI, có khả năng học hỏi từ kinh nghiệm và tự sửa chữa, nghe như khoa học viễn tưởng đang trở thành hiện thực. Agent4, một tiện ích mở rộng trình duyệt mới, tuyên bố giải quyết các vấn đề về độ trễ vốn đang làm phiền các tác nhân AI hiện tại bằng cách tạo ra các bản đồ DOM có thể tái sử dụng, ghi nhớ cách hoàn thành các tác vụ. Nhưng khi những người dùng đầu tiên thử nghiệm công nghệ này, các câu hỏi đang nổi lên về độ tin cậy trong thế giới thực, hệ lụy về quyền riêng tư và liệu nó có thể xử lý được sự phức tạp hỗn độn của các ứng dụng web hiện đại hay không.
Mối Lo Ngại Về Quyền Riêng Tư Từ Các Bản Đồ DOM Được Chia Sẻ
Một trong những tính năng đầy tham vọng nhất của Agent4 — các quy trình làm việc được chia sẻ mà tự động cải thiện cho tất cả người dùng — đã ngay lập tức làm dấy lên mối quan ngại về quyền riêng tư trong cộng đồng. Thiết kế của hệ thống có nghĩa là khi quy trình tự động hóa của một người dùng thất bại và được sửa chữa, quy trình làm việc được cải thiện sẽ trở nên có sẵn cho tất cả những người khác. Mặc dù điều này tạo ra hiệu ứng mạng lưới mạnh mẽ, nó cũng mở ra những rủi ro bảo mật tiềm ẩn.
Hmm, bằng cách nào đó tôi cảm thấy đây là một bước tiến khổng lồ theo hướng sai lầm.
Mối quan tâm tập trung vào việc chính xác những gì được lưu trữ trong các bản đồ DOM được chia sẻ này. Nếu thông tin cá nhân vô tình bị ghi lại trong một quy trình làm việc, nó có khả năng bị tiết lộ cho những người dùng khác. Các nhà phát triển thừa nhận rủi ro này, lưu ý rằng họ đã chứng kiến các mô hình AI mã hóa cứng dữ liệu thử nghiệm chỉ để đáp ứng yêu cầu của người dùng, điều này có thể dẫn đến các quy trình làm việc chứa thông tin nhạy cảm. Họ đang xem xét nhiều biện pháp bảo vệ, bao gồm cả tùy chọn tắt hoàn toàn tính năng chia sẻ quy trình công khai nếu các lo ngại về quyền riêng tư leo thang.
Hạn Chế Kỹ Thuật Trong Môi Trường Web Động
Các thử nghiệm ban đầu cho thấy khả năng tự sửa chữa của Agent4 có thể bị hạn chế nhiều hơn so với những gì ban đầu được đề xuất. Công nghệ này chủ yếu xử lý tốt các thay đổi tên lớp CSS, nhưng các ứng dụng web hiện đại lại đặt ra những thách thức phức tạp hơn nhiều. Các trang web thương mại điện tử với dữ liệu cụ thể của người dùng, các biến thể ngôn ngữ và nội dung động có thể đặc biệt khó khăn để hệ thống điều hướng một cách đáng tin cậy.
Các nhà phát triển phản bác rằng hầu hết các bảng điều khiển nội bộ và ứng dụng kinh doanh — vốn là trường hợp sử dụng chính của họ — không có mức độ năng động giống như các trang web thương mại điện tử tiêu dùng. Họ ước tính rằng 80% trang web có thể được hưởng lợi từ cách tiếp cận bộ chọn ổn định của họ, mặc dù các ứng dụng quốc tế hóa sử dụng bộ chọn dựa trên aria-label vẫn có thể đặt ra thách thức.
Các Hạn Chế Hiện Tại Được Cộng Đồng Xác Định
- Nội Dung Động: Gặp khó khăn với dữ liệu đặc thù của người dùng, các biến thể ngôn ngữ và các trang web có tính động cao
- Rủi Ro Bảo Mật: Khả năng lộ thông tin cá nhân thông qua các quy trình làm việc được chia sẻ
- Yêu Cầu Cài Đặt: Phải được thiết lập làm trang tab mới mặc định trong Chrome
- Đường Cong Học Tập: Khó khăn cho người dùng trong việc tạo các quy trình làm việc tùy chỉnh từ đầu
- Quốc Tế Hóa: Thách thức với các bộ chọn dựa trên aria-label trong các trang web được quốc tế hóa đúng cách
- Độ Phức Tạp Thương Mại Điện Tử: Có thể không xử lý hiệu quả các trang web mua sắm tiêu dùng phức tạp
Công Nghệ Thực Sự Hoạt Động Như Thế Nào
Về mặt kỹ thuật, Agent4 hoạt động bằng cách tạo ra thứ mà các nhà phát triển gọi là các bộ chọn ổn định — các mẫu CSS và XPath có thể xác định một cách đáng tin cậy các phần tử trang xuyên suốt các phiên làm việc. Khi người dùng lần đầu thực hiện một tác vụ, tiện ích mở rộng sẽ tiêm các trình nghe sự kiện vào DOM để ghi lại các tương tác, sau đó tạo ra nhiều ứng cử viên bộ chọn. Hệ thống sử dụng một vòng lặp phản hồi để kiểm tra và tinh chỉnh các bộ chọn này, tạo ra các quy trình làm việc có thể được thực thi ở tốc độ kịch bản trong các lần chạy tiếp theo.
Công nghệ này khác với các phương pháp tạo kịch bản một lần vốn đã được chứng minh là không đáng tin cậy. Thay vào đó, nó sử dụng sự cải thiện lặp đi lặp lại, nơi AI kiểm tra các quy trình làm việc và vá chúng khi xảy ra lỗi. Điều này giải quyết vấn đề phổ biến khi mã được AI tạo ra có vẻ đúng nhưng thất bại trong thực tế vì mô hình đoán các bộ chọn thay vì phân tích đúng cấu trúc DOM.
Phương Pháp Kỹ Thuật của Agent4 so với Các Phương Pháp Truyền Thống
| Khía cạnh | AI Agent Truyền Thống | Phương Pháp Agent4 |
|---|---|---|
| Quản Lý Trạng Thái | Không trạng thái (bắt đầu từ con số không mỗi lần) | Có trạng thái (ghi nhớ các quy trình làm việc thành công) |
| Tốc Độ Thực Thi | Chậm (yêu cầu suy luận cho từng bước) | Nhanh (sử dụng quy trình làm việc đã lưu trong bộ nhớ cache khi có thể) |
| Khả Năng Thích Ứng | Yêu cầu cập nhật thủ công | Tự phục hồi thông qua phản hồi từ cộng đồng |
| Tạo Selector | Tạo một lần | Cải tiến lặp đi lặp lại với thử nghiệm |
| Tạo Quy Trình Làm Việc | Thủ công hoặc tạo bằng AI một lần | Học thông qua trình diễn và tinh chỉnh |
Tích Hợp Với Quy Trình Làm Việc Phát Triển
Thú vị là, cuộc thảo luận xung quanh Agent4 đã mở rộng để bao gồm các ứng dụng rộng hơn trong phát triển phần mềm. Một số người bình luận lưu ý về sự thất vọng khi làm việc với các trợ lý mã hóa AI mà không thể thực sự kiểm tra xem các thay đổi mã của chúng có hoạt động hay không. Điều này đã dẫn đến việc khám phá cách thức tự động hóa trình duyệt có thể giúp các tác nhân AI gỡ lỗi ứng dụng web trong thời gian thực.
Một số nhà phát triển đã bắt đầu xây dựng các cầu nối tùy chỉnh cho phép các trợ lý mã hóa AI kết nối với ứng dụng, kiểm tra nhật ký, truy vấn trạng thái nội bộ và thực thi các chuỗi kiểm tra. Cách tiếp cận này cho phép các trợ lý AI không chỉ viết mã mà còn xác minh rằng nó hoạt động — giải quyết hạn chế cơ bản của việc mã hóa mù vốn đang làm phiền các công cụ phát triển AI hiện tại. Nhóm Agent4 đã chỉ ra rằng các khả năng tương tự về máy chủ MCP (Model Context Protocol) đang nằm trong lộ trình của họ.
Rào Cản Về Cài Đặt Và Khả Năng Sử Dụng
Bất chấp công nghệ đầy tham vọng, một số người dùng đầu tiên báo cáo khó khăn với các chức năng cơ bản. Tiện ích mở rộng yêu cầu đặt nó làm trang tab mới mặc định — một yêu cầu xâm phạm mà một số người thấy khó chịu. Những người khác gặp khó khăn trong việc hiểu cách tạo quy trình làm việc mới từ đầu, thấy rằng giao diện được định hướng nhiều hơn cho các persona được xây dựng sẵn thay vì tự động hóa tùy chỉnh.
Đường cong học tập có vẻ dốc, với người dùng lưu ý rằng giao diện chatbot không chỉ rõ cách lưu hoặc sửa đổi quy trình làm việc. Điều này cho thấy rằng trong khi công nghệ cơ bản có thể tinh vi, thì trải nghiệm người dùng cần được tinh chỉnh để làm cho tự động hóa tự sửa chữa trở nên dễ tiếp cận hơn với những người dùng không chuyên về kỹ thuật — những người có thể hưởng lợi nhiều nhất từ nó.
Khi tự động hóa trình duyệt phát triển từ ghi lại kịch bản đơn giản thành các hệ thống thông minh, thích ứng, Agent4 đại diện cho cả lời hứa và cạm bẫy của công nghệ mới nổi này. Các phản ứng trái chiều của cộng đồng — sự phấn khích về tiềm năng kết hợp với sự hoài nghi về việc triển khai — làm nổi bật những khó khăn ban đầu khi đưa tự động hóa được cung cấp bởi AI vào thực tế hỗn độn của web hiện đại. Thành công của các hệ thống như vậy có thể phụ thuộc ít vào sự tinh vi kỹ thuật và nhiều hơn vào khả năng giải quyết các mối quan tâm cơ bản xung quanh quyền riêng tư, độ tin cậy và khả năng sử dụng.
Tham khảo: A stateful browser agent using self-healing DOM maps