1、立项原因：当前客户服务流程中，Web 端操作自动化存在脚本生成准确率低、动态内容误判率高、难以适配垂直领域业务场景等问题，传统自动化方案依赖人工编写脚本，效率低且维护成本高，亟需一套能自主学习、自我优化的智能自动化解决方案。
2、行业场景：面向金融、电商等领域客户服务场景，涵盖客户信息查询、业务办理流程（如账户开通、订单处理）、常见问题反馈等高频 Web 操作场景，解决不同行业客户服务中重复操作多、人工干预多、流程标准化难的业务痛点，提升客户服务响应速度与自动化覆盖率。
1、核心功能模块：多智能体协同框架模块、DOM 差异化分析模块、提示词工程优化模块、LoRA 微调优化模块、RAG 增强预定义模板库系统、成功案例优先队列模块、端到端自动化流程模块、多智能体闭环验证模块。
2、主要功能描述：多智能体协同框架基于 ReAct 框架实现 Think-Act-Observe 迭代优化，可自主完成 Web 操作逻辑分析与脚本生成；DOM 差异化分析模块能解析操作前后 DOM 差异，精准生成复现用户操作的自动化脚本；提示词工程优化模块解决动态内容误判问题，提升脚本对页面动态变化的适配性；LoRA 微调模块优化模型参数，增强垂直领域业务适配能力；RAG 增强模板库通过语义检索匹配历史操作模板，建立 “用户意图 - 搜索指令 - 具体脚本” 关联，提高脚本生成效率；成功案例优先队列基于 DOM 相似度与知识丰富度评估维护优质案例，驱动框架自我优化；端到端流程模块完成 DOM 预处理、操作规划、代码验证全流程自动化；闭环验证模块实现 “生成 - 执行 - 修正 - 验证” 循环，确保脚本准确性与稳定性。
1、“我” 负责的具体任务：主导多智能体协同框架整体设计与构建，制定 ReAct 框架下 Think-Act-Observe 迭代优化机制；独立开发 DOM 差异化分析模块，实现操作前后 DOM 差异解析与自动化脚本生成；设计并落地提示词工程优化方案，解决动态内容误判问题；开发 LoRA 微调层，完成模型参数优化以提升垂直领域专业性；构建 RAG 增强预定义模板库系统，实现语义检索与 “用户意图 - 脚本” 关联机制；设计成功案例优先队列评估规则与阈值判定机制，维护框架自我优化能力；完成端到端自动化流程开发，实现 DOM 预处理、操作规划、代码验证模块功能；开发与前端界面的交互逻辑（JS 注入、DOM 抓取、错误捕获）；搭建多智能体闭环系统并完成演示案例验证，主导 A/B 测试与线上性能评估。
2、技术栈与架构：技术栈包括 Python（核心开发）、JavaScript（前端交互）、Pytorch（模型微调）、LangGraph（智能体框架）、OpenCV（辅助分析，可选）、Linux（部署环境）；架构采用分层设计，底层为数据驱动层（业务场景数据存储与处理），中间层为核心能力层（DOM 分析、提示词优化、LoRA 微调、RAG 检索），上层为多智能体协同层（ReAct 框架迭代、案例队列管理、闭环验证），最外层为应用层（Web 自动化脚本输出与执行）。
3、实现亮点与难点：亮点在于将多智能体协同与数据驱动结合，通过 LoRA 微调与 RAG 检索双重优化，实现垂直领域 Web 自动化脚本的高准确率与高适配性；成功案例优先队列机制保障框架持续自我进化，降低人工维护成本；端到端流程与前端交互逻辑无缝衔接，实现 “生成即可用” 的自动化效果。难点在于 DOM 动态内容的精准解析与误判规避，通过多轮提示词工程迭代与规则化 DOM 清洗技术突破；多智能体协同过程中的任务调度与错误隔离
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