L3层:基于Browser-Use的执行层
L3层技术定位: L3层作为智能采购平台的执行引擎,基于Browser-Use框架构建统一的自动化采购能力:
- 统一执行框架:Browser-Use作为唯一浏览器自动化框架,集成视觉理解、页面操作、异常处理
- 单一AI模型:阿里通义千问-VL Plus统一处理页面理解、决策制定、异常分析
- 无状态设计:不保存AI学习数据,每次执行独立处理,确保稳定性和可预测性
- 企业级可靠性:内置重试机制、异常恢复、人工介入,满足企业级应用要求
5.1 统一技术方案
5.1.1 Browser-Use集成架构
核心执行流程:
核心组件:
| 组件 | 技术实现 | 核心能力 | 业务价值 |
|---|---|---|---|
| Browser-Use框架 | AI Agent | 浏览器自动化 + AI决策 | 统一技术栈,降低复杂度 |
| 通义千问-VL Plus | 多模态大语言模型 | 视觉+文本理解 | 中文优化,理解准确 |
| 执行引擎 | 事件驱动 + 状态机 | 流程控制 + 异常恢复 | 稳定可靠,企业级应用 |
| 监控系统 | 实时日志 + 状态跟踪 | 执行监控 + 问题诊断 | 运维友好,问题可追溯 |
5.1.2 AI模型集成策略
统一AI模型的技术优势:
interface AICapabilities {
// 视觉理解能力
visualUnderstanding: {
pageStructure: boolean; // 页面结构理解
elementRecognition: boolean; // 元素识别
contentExtraction: boolean; // 内容提取
imageAnalysis: boolean; // 图片分析
};
// 语言理解能力
languageProcessing: {
intentParsing: boolean; // 意图解析
contextUnderstanding: boolean; // 上下文理解
errorAnalysis: boolean; // 错误分析
responseGeneration: boolean; // 响应生成
};
// 推理决策能力
reasoning: {
pathPlanning: boolean; // 路径规划
actionSelection: boolean; // 动作选择
riskAssessment: boolean; // 风险评估
problemSolving: boolean; // 问题解决
};
}模型能力映射:
| AI能力维度 | 采购场景应用 | 技术实现 | 预期效果 |
|---|---|---|---|
| 页面视觉理解 | 识别商品信息、价格、库存状态 | 图像分割 + 文字识别 | 95%准确率 |
| 操作序列规划 | 规划购买流程、选择最优路径 | 强化学习 + 规则引擎 | 90%成功率 |
| 异常情况处理 | 处理验证码、页面变化、网络问题 | 模式识别 + 策略切换 | 85%自动恢复 |
| 结果验证确认 | 确认订单状态、支付成功、发货信息 | 逻辑推理 + 状态检查 | 99%准确性 |
5.2 技术实现方案
5.2.1 核心执行引擎
基础实现示例:
import { BrowserUse } from 'browser-use';
class ProcureBot {
private browser: BrowserUse;
constructor() {
this.browser = new BrowserUse({
model: 'qwen-vl-plus',
headless: true,
timeout: 30000
});
}
async executeProcurement(order: ProcureOrder): Promise<ExecutionResult> {
// 构建执行指令
const task = `
采购任务:
- 商品:${order.productUrl}
- 数量:${order.quantity}
- 预算:¥${order.maxPrice}
- 地址:${order.shippingAddress}
请完成:页面验证 → 加购 → 填写地址 → 支付 → 获取订单号
`;
// 执行并返回结果
return await this.browser.execute(task);
}
}5.2.2 智能操作流程
采购执行流程:
5.2.3 AI决策与控制
智能决策机制:
| 决策环节 | AI能力应用 | 处理逻辑 |
|---|---|---|
| 商品匹配 | 视觉理解 + 语义分析 | 页面信息提取 → 与订单对比 → 匹配度评分 |
| 价格判断 | 数值推理 + 趋势分析 | 价格对比 → 预算验证 → 合理性评估 |
| 异常处理 | 场景识别 + 策略选择 | 异常分类 → 策略匹配 → 自动/人工处理 |
| 结果验证 | 状态检查 + 逻辑推理 | 订单状态确认 → 支付凭证验证 → 结果返回 |
5.3 异常处理与恢复
5.3.1 多层异常处理策略
异常分类与处理矩阵:
| 异常类型 | 检测方式 | 自动恢复策略 | 成功率 | 升级条件 |
|---|---|---|---|---|
| 页面结构变化 | 元素定位失败 | AI重新理解页面结构 | 90% | 连续失败3次 |
| 网络超时 | 请求超时异常 | 指数退避重试 | 95% | 总时间超过10分钟 |
| 验证码拦截 | 图像识别检测 | AI图像识别+OCR | 75% | 识别失败2次 |
| 商品缺货 | 页面文本分析 | 寻找替代商品 | 60% | 无替代品 |
| 支付失败 | 支付状态检查 | 切换支付方式 | 85% | 所有方式都失败 |
| 反爬虫检测 | 行为特征识别 | 随机化操作模式 | 80% | 持续被检测 |
智能恢复流程:
5.3.2 人机协作机制
协作流程: