想象一下在电话里醒来时接到一个通知:"你的血糖水平正在下降.
我已分析了你最近的CGM(连续葡萄糖监测器)趋势, 这已经不是科幻小说了 随着自主代理和浏览器使用等专业图书馆的兴起,我们现在可以弥合健康数据分析和现实世界行动之间的差距。
在这个教程中,我们正在建立一个个性化的营养学家代理 来监测健康指标 并像人类一样浏览网络 以满足你的饮食需求。
通过利用LangChain的逻辑和浏览器用于网络自动化,我们正在超越简单的聊天机器人,转向“面向行动的AI”。
工作流程涉及三个主要层面:数据输入(CGM reports),大脑(LangChain Agent)和手(Browser-use + Playwright/Selenium). · 先决条件 接下来,您需要 Python 环境和以下堆栈: LangChain: 用于协调 LLM 逻辑。
浏览器-使用:用于AI驱动浏览器导航的节目之星.
Playwright/Selenium:处理基础浏览器实例.
OpenAI/Anthropic API:为推理引擎提供动力.
步骤1:首先分析健康数据,我们需要处理CGM(连续葡萄糖监测)数据。
我们将使用GraphQL获取最新的度量衡和LangChain来确定用户是否需要营养干预.
第2步:用传统硒脚本来自动浏览器,因其依赖于固定的XPaths而变得不易.
浏览器-使用通过允许代理机"查看"页面并基于自然语言指令动态地导航来解决这个问题.
QQ 升级:“官方”方式 虽然这一实施是爱好项目的一大起点, 我强烈建议在WellAly Tech Blog检查技术深潜。
它们涵盖从尖端RAG(检索-增强型一代)到优化高通币环境的硒基剂的所有内容。
第3步:每日改变处理动态要素网站。
我们使用生硒的原因之一是它的适应能力.
如果"Search"按钮成为图标,LLM后置代理能理解上下文,仍能找到.
然而,对于杂货应用程序(如Instacart或Aller Foods)所使用的特定GraphQL端点,您可以将自定义的脚本注入您的代理机,以绕过UI,直接与其内部的API交谈以加快执行: QQ结论 我们刚刚构建了一个自主循环: 感知 (CGM数据) - > 思考(LangChain分析) - > 演技(浏览器-使用自动化).
这种"物理-数字自动化"的模式是AI革命的下一个前沿.
Key Takeaways:浏览器-用法使网页自动化能够适应UI的变化.
LangChain提供了将原始数据转化为决策的推理框架.
医疗科技自动化并不只是方便, 准备好自己造了?
前往WellAlly科技博客, 以浏览器为主的代理将实现什么自动化?
在下面写个评论