Как искусственный интеллект меняет автоматизацию GUI: глубокое понимание AI-компьютерного взаимодействия и рабочих процессов

Налоги и криптовалюта

В последние годы наблюдается значительный рост интереса к технологиям искусственного интеллекта, способным управлять компьютерами так, как это делал бы человек: взаимодействовать с графическими интерфейсами, переходить по меню и выполнять задачи, требующие визуального восприятия и принятия решений. Такое направление известно как AI-компьютерное использование и становится все более востребованным в бизнесе, особенно для автоматизации сложных рабочих процессов, охватывающих различные системы и приложения. Концепция AI-компьютерного использования сочетает в себе визуальное восприятие, которое обеспечивают современные большие языковые модели (LLM), и широкие возможности автоматизации, традиционно реализуемые средствами роботизированной автоматизации процессов (RPA). Несмотря на впечатляющие демонстрации и широкую публичность, многие специалисты задаются вопросом: как именно работают эти системы на практике и насколько они надежны в реальных условиях? Основной стимул к развитию подобных технологий исходит из насущных задач компаний. Финансовые подразделения ежедневно сталкиваются с необходимостью обработки счетов в системах, созданных много лет назад, а отделы обслуживания клиентов вынуждены переключаться между десятками незавершенных интерфейсов, чтобы решить относительно простые задачи.

Эта разрозненность систем создает серьезные препятствия для эффективной работы и требует внедрения решений, способных интегрировать и автоматизировать процессы, зачастую без возможности прямого программного взаимодействия. В обычной практике системная интеграция происходит через базы данных, API, специализированные серверы или файлы обмена. Однако подобные способы далеко не всегда возможны, особенно когда речь идет о быстроразвивающихся прототипах и пилотных проектах. Именно здесь на помощь приходит AI, способный использовать графический интерфейс напрямую — своего рода метод интеграции последнего шанса или быстрый способ создания рабочего решения без глубоких технических внедрений. Проект planar-computer-use разработан в рамках компании CoPlane с целью раскрыть, как можно конструировать такие системы из доступных компонентов и вводить их в полноценные производственные процессы.

В отличие от научных лабораторий, которые стремятся к идеальным моделям и масштабируемым теоретическим решениям, подход CoPlane акцентирован на практическое применение, устойчивость и возможность адаптации под реальные нужды бизнеса. Ключевыми элементами AI-компьютерного пользователя являются восприятие экрана, принятие решения и выполнение действий. В качестве технологии захвата и управления графическим интерфейсом выбран протокол VNC, обеспечивающий стандартизированный и кроссплатформенный способ доступа к удаленным рабочим столам. Это позволяет обращаться с разными операционными системами и контролировать сеансы с высоким уровнем безопасности. Связь между снимками экрана и осмысленными действиями реализована через двухуровневую архитектуру агентов.

Оркестровочный агент проводит анализ текущего состояния интерфейса на основе визуальной информации и определяет ближайшее действие с учетом конечной цели. Его отличительной особенностью является отсутствие жесткого состояния — он руководствуется исключительно тем, что видит здесь и сейчас. Это значительно повышает устойчивость системы, позволяя реагировать на непредвиденные задержки загрузки страниц и появление неожиданных окон. Второй агент — агент компьютерного использования — отвечает за преобразование инструкций оркестровочного агента в конкретные команды: перемещение мыши, клики, ввод текста и нажатия клавиш. Такая четкая сегрегация ролей облегчает отладку и повышает гибкость, давая возможность своевременно скорректировать действия до их выполнения.

Сложнейшей задачей в процессе взаимодействия с GUI является определение точного расположения элементов управления, описанных на естественном языке. В CoPlane применен прогрессивный подход визуального поиска: сначала выделяется приблизительная область с помощью сетки, после чего происходит постепенное приближение для более точной локализации. Такой метод позволяет сэкономить вычислительные ресурсы и эффективно работать с разными дизайнами интерфейсов. В числе экспериментов использовались модели визуального заземления, как, например, OS-ATLAS, которые формируют ограничивающие прямоугольники для описанных объектов на экране. Это значительно упрощает локализацию, однако требует дополнительной настройки под конкретные задачи и интерфейсы.

С технической точки зрения агент может выполнять весь спектр действий, которыми оперирует обычный пользователь: клики левой и правой кнопкой, двойные клики, набор текста и комбинации горячих клавиш. Такой широкий набор взаимодействий позволяет воспроизводить сложные сценарии, которые трудно описать традиционными программными методами. Отличие CoPlane от многих подобных инициатив кроется в подходе к оркестрации. Интеграция AI-компьютерного использования в систему Planar Workflows дает ряд преимуществ. Во-первых, система сохраняет текущее состояние задачи: скриншоты, историю действий, решения агентов — все это хранится и может быть исследовано.

Такая аналитика облегчает диагностику и устранение ошибок, а также контроль за выполнением процессов в реальном времени. Во-вторых, присутствует возможность внедрения гибкой логики повторных попыток и обработки ошибок, которые обычно останавливают выполнение скриптов или ботов. Это повышает устойчивость систем, снизив количество сбоев и сэкономив время операторов. Также Pathfinder-автоматизация позволяет сочетать гибкость интеллектуальных агентов с надежностью традиционных инструментов. К примеру, при работе с терминалом IBM AS/400 не всегда нужна сложная логика: навигация по меню или устранение ошибок требует визуального понимания, тогда как ввод данных лучше доверить проверенным программным модулям.

Такое гибридное решение снижает риски сбоев и повышает общую эффективность. Одним из перспективных направлений является освоение полноценной изоляции сеансов рабочего стола. CoPlane разрабатывает концепцию "VNC как сервис", где каждый рабочий процесс получает собственное изолированное окружение на базе контейнеров с поддержкой копирования только изменившихся данных. Это обеспечивает воспроизводимость сессий и возможность возобновлять задачи с того же состояния, что была при прерывании. Важно отметить, что реальные проекты требуют не просто одиночных задач, а цепочек из взаимосвязанных компьютерных взаимодействий.

Планар обладает инструментарием для сшивания таких задач, позволяя строить масштабируемые и логически структурированные процессы, где каждый этап контролируется и имеет механизм обработки исключений. Одной из главных технических трудностей остается компромисс между точностью и гибкостью. Чрезмерная детализация всегда приводит к проблемам — если какой-то элемент сместится на несколько пикселей, скрипт обрывается. Поэтому важен фокус на описании элементов с использованием контекста и возможности адаптации к изменяющимся интерфейсам. Постоянная обратная связь от неудачных попыток позволяет системе подбирать альтернативные подходы, благодаря чему автоматизация становится более приносит пользу в условиях динамических приложений.

Динамическое содержимое, например обновляющиеся страницы или модальные окна, требует внедрения осознанных пауз и комплексной логики ожидания, что дает возможность подстраиваться под реальные условия и снижать риск ошибок из-за преждевременного выполнения действий. Диагностика визуальных взаимодействий — еще одна область, где planar предлагает уникальные возможности. Специальные отладочные сценарии и хранение артефактов рабочих процессов позволяют понять, почему агент не распознал нужный элемент или почему действие оказалось неверным. Это существенно облегчает сопровождение и совершенствование систем. Потенциал AI-компьютерного использования огромен.

Современные LLM-системы постепенно учатся извлекать информацию из сложных интерфейсов и адаптироваться к неожиданностям. За ними будущее, в котором обучение системе будет происходить не через программирование, а через демонстрации пользователей, сокращая сроки и стоимость создания автоматизации. Сложные сценарии включают в себя многокомпонентное взаимодействие нескольких агентов, каждый из которых отвечает за свою специализацию — навигация по приложениям, детальный ввод данных или обнаружение и исправление ошибок. Архитектура Planar позволяет легко координировать такую команду, делая автоматизацию более интеллектуальной и эффективной. Новые модели визуального понимания, такие как Gemini и другие, уже сейчас показывают впечатляющие результаты в сегментации изображений и более точном распознавании элементов интерфейса.

Это открывает путь к созданию еще более надежных и универсальных систем, способных работать с самыми разнообразными графическими оболочками. Для желающих попробовать возможности AI-компьютерного использования Planar предлагает открытый исходный код проекта planar-computer-use. Установка и запуск не требуют глубокой подготовки: достаточно поднять VNC-сервер, загрузить репозиторий, установить зависимости и выполнить тестовую задачу. Сообщество регулярно развивается и принимает вклады, благодаря чему проект становится все более совершенным. Таким образом, AI-компьютерное использование — это не просто технологический тренд, а кардинально новый способ взгляда на автоматизацию задач с графическими интерфейсами.

Сочетание визуального восприятия, принятия решений и интеграции с рабочими процессами создает основу для умных, адаптивных и надежных систем, которые уже сегодня могут облегчить работу многих специалистов и открыть новые горизонты для корпоративной автоматизации. Продолжающееся развитие в этой области обещает сделать взаимодействие с компьютерами максимально естественным и эффективным, предоставляя пользователям инновационные инструменты для управления сложными системами через привычные GUI. Компании, которые внедрят такие технологии первыми, получат значительное конкурентное преимущество, оптимизируя свои операции и снижая операционные издержки. Для более детальной информации и доступа к платформе можно посетить официальный сайт CoPlane, где представлены все необходимые ресурсы и инструкции для старта работы с AI-компьютерным использованием и рабочими процессами Planar.