LaVague项目：基于视觉模型增强网页自动化操作能力的技术探索

背景与需求

在传统网页自动化操作中，用户需要提供精确的低级指令（如"选择X元素，执行Y操作"），这种模式存在两个显著痛点：

1. 指令编写繁琐，需要用户对页面元素有精确了解
2. 容错性差，当页面结构变化时指令容易失效

LaVague项目团队正在探索通过计算机视觉技术提升自动化操作的智能化水平，目标是让用户只需提供高级语义指令（如"填写这个表单"），系统就能自动生成可执行的低级操作指令。

技术方案设计

核心思路是构建"视觉-指令"转换系统，主要包含三个关键组件：

1. 视觉理解模块

   • 实时捕获网页截图
   • 识别页面中的交互元素（输入框、按钮等）
   • 理解元素的语义功能（如"姓名输入区域"）

2. 指令转换引擎

   • 接收用户的高级语义指令
   • 结合视觉理解结果
   • 生成可执行的低级DOM操作指令

3. 执行验证系统

   • 自动执行生成的指令
   • 验证操作结果
   • 提供反馈优化机制

实现案例演示

以表单填写场景为例：

• 输入：网页截图 + "填写姓名Daniel，电话+123，年龄16岁"
• 输出：
  1. 定位placeholder为'姓名'的输入框 → 输入"Daniel"
  2. 定位placeholder为'电话'的输入框 → 输入"+123"
  3. 定位年龄单选按钮 → 选择"16-18"选项

技术挑战与解决方案

1. 视觉识别精度

   • 采用多模态大模型增强元素识别能力
   • 结合DOM结构信息提高定位准确性

2. 指令生成可靠性

   • 构建高质量的指令转换数据集
   • 使用few-shot learning提升模型理解能力

3. 系统响应速度

   • 优化截图和处理的流水线
   • 实现异步处理机制

未来发展路径

1. 短期：完善基础数据集，验证核心功能
2. 中期：开发自适应学习机制，提高泛化能力
3. 长期：构建端到端的智能操作系统，支持复杂业务流程

该项目代表了自动化测试和RPA领域的重要创新方向，通过引入视觉理解能力，有望大幅降低自动化脚本的编写门槛，提高系统的适应性和智能化水平。