Контекстная слепота агентов: почему ваша автоматизация ломается и как её починить

Вы даёте агенту задание: "Открой браузер, найди последние новости о NVIDIA, сохрани три заголовка в файл". Агент кивает, открывает терминал... и начинает устанавливать curl. Потом пытается запустить несуществующую команду. Через пять минут он всё ещё бьётся об ошибку 404, хотя браузер стоит прямо на рабочем столе.

Знакомо? Это не тупость модели. Это контекстная слепота - фундаментальная проблема всех современных Computer Use агентов.

Что ломается и почему это болит

Контекстная слепота - это когда агент видит экран, но не понимает, что на нём происходит. Он различает пиксели, но не распознаёт паттерны. Кнопка "Сохранить" для него такая же абстракция, как случайный набор цветных точек.

Вспомните нашу статью про Agent Skills. Там мы говорили о важности памяти и инструкций. Но что делать, когда инструкций недостаточно? Когда агент должен взаимодействовать с динамическим интерфейсом, который меняется каждый раз?

Проблема в том, что большинство Computer Use агентов работают по принципу "скриншот -> описание -> действие". Модель получает картинку, описывает её текстом, затем решает, что делать. Но между описанием "синяя кнопка в правом верхнем углу" и реальным интерфейсом лежит пропасть контекста.

Какая синяя кнопка? Та, что для сохранения? Или та, что для отмены? А если их две? А если цвет изменился в новой версии приложения?

AI Mime: не очередной фреймворк, а принципиально другой подход

AI Mime - open-source инструмент, который решает проблему кардинально. Вместо того чтобы заставлять агента гадать, что делать, вы показываете ему, как делать. Записываете workflow один раз - агент повторяет его всегда.

Представьте, что вы обучаете нового сотрудника. Вы не говорите ему: "Найди кнопку примерно такого цвета где-то справа". Вы говорите: "Нажми вот эту кнопку 'Сохранить', она всегда здесь". AI Mime делает то же самое для агентов.

1 Установка и первый запуск

AI Mime требует Python 3.9+ и несколько зависимостей. Установка проще, чем кажется:

git clone https://github.com/your-org/ai-mime.git
cd ai-mime
pip install -r requirements.txt
# Для работы с GUI потребуется дополнительно
pip install pyautogui opencv-python pillow

2 Записываем первый workflow

Запустите рекордер:

python record_workflow.py --name "save_news_to_file"

Теперь выполните задачу вручную. AI Mime будет записывать:

• Ваши действия (клики, ввод текста, навигацию)
• Состояние интерфейса до и после каждого действия
• Визуальные паттерны (как выглядит кнопка в разных состояниях)
• Контекстные подсказки (что появляется рядом, какие изменения происходят)

После завершения нажмите Ctrl+C. AI Mime сохранит workflow в JSON-формате с аннотациями.

3 Анализируем и дорабатываем запись

Сырая запись - это только начало. Откройте созданный файл:

{
  "workflow_name": "save_news_to_file",
  "steps": [
    {
      "action": "click",
      "target": {
        "screenshot": "base64_image_data",
        "description": "Chrome icon on desktop",
        "location": {"x": 125, "y": 380},
        "confidence_patterns": ["blue_round_icon", "white_center"]
      },
      "context_before": "desktop_clean",
      "context_after": "chrome_opened"
    }
  ]
}

Здесь самое важное - confidence_patterns. Это визуальные сигнатуры, которые AI Mime будет искать при воспроизведении. Вы можете их редактировать, добавлять альтернативные паттерны для разных версий интерфейса.

Методика записи: как не наступить на грабли

Запись workflow - это искусство. Сделаете неправильно - получите хрупкую автоматизацию, которая сломается при первом же изменении интерфейса.

Ошибка 1: Абсолютные координаты

Как НЕ делать:

{
  "action": "click",
  "target": {"x": 125, "y": 380}
}

Почему это плохо: сдвинете окно - клик промахнется. Измените разрешение - всё сломается.

Как делать правильно:

{
  "action": "click",
  "target": {
    "anchor_element": "browser_window_title",
    "relative_offset": {"x": 50, "y": 30},
    "fallback_selectors": ["save_button_text", "floppy_disk_icon"]
  }
}

Анкерный элемент + относительное смещение + резервные селекторы. Такой подход выживет при любых изменениях интерфейса.

Ошибка 2: Игнорирование состояний

Кнопка "Сохранить" в выключенном состоянии выглядит иначе, чем в активном. Если не записать оба состояния, агент будет ждать активной кнопки вечно.

Ошибка 3: Жёсткая последовательность

Люди адаптируются. Видят диалоговое окно - реагируют на него. Агенты с жёстким workflow пытаются кликнуть сквозь диалог.

Решение: записывайте ветвления. Используйте условия в workflow:

{
  "step": "save_document",
  "action": "click_save_button",
  "conditional_branches": [
    {
      "if": "dialog_save_changes_appears",
      "then": "click_yes_in_dialog"
    },
    {
      "if": "error_message_appears",
      "then": "log_error_and_retry"
    }
  ]
}

Интеграция с существующими агентными системами

AI Mime не заменяет ваших агентов. Он даёт им зрение. Вот как интегрировать записанные workflow в существующую систему.

Предположим, у вас есть агентная архитектура из нашей статьи про суб-агентов. Добавляем Computer Use суб-агента:

class ComputerUseSubAgent(SubAgent):
    """Суб-агент для работы с GUI через AI Mime workflows"""
    
    def __init__(self, workflow_dir: str):
        self.workflows = self._load_workflows(workflow_dir)
        self.executor = AIMimeExecutor()
    
    def execute_workflow(self, workflow_name: str, **params):
        """Выполняет записанный workflow с параметрами"""
        workflow = self.workflows.get(workflow_name)
        if not workflow:
            return {"error": f"Workflow {workflow_name} not found"}
        
        # Адаптируем workflow под текущий контекст
        adapted = self._adapt_to_current_screen(workflow)
        
        # Выполняем с мониторингом состояния
        result = self.executor.run(adapted, params)
        
        # Проверяем успешность по ожидаемым результатам
        if self._verify_success(result, workflow):
            return {"success": True, "data": result}
        else:
            # Пытаемся восстановиться
            return self._recovery_procedure(workflow, result)

Ключевой метод здесь - _adapt_to_current_screen. Он сравнивает текущий экран с записанными в workflow паттернами и корректирует действия под реальную ситуацию.

Продвинутые техники: от записей к интеллектуальным workflow

Базовая запись решает 80% проблем. Но что делать со сложными, изменчивыми интерфейсами?

Динамические селекторы

Вместо жёстких паттернов используйте обученные модели распознавания. AI Mime поддерживает интеграцию с YOLO или SAM для семантического поиска элементов:

# Вместо статического паттерна
"confidence_patterns": ["blue_button", "save_text"]

# Используем модель
"detection_model": "yolo_small_elements",
"detection_classes": ["button", "save_icon", "submit_widget"]

Контекстные графы

Записывайте не просто последовательность действий, а граф состояний интерфейса. Это особенно полезно для сложных приложений типа Figma или VS Code.

Каждый узел графа - состояние интерфейса. Рёбра - возможные переходы. Агент не слепо следует скрипту, а навигарует по графу, выбирая оптимальный путь к цели.

Адаптивное ожидание

Самая частая проблема автоматизации - таймауты. Ждёшь 3 секунды, а загрузка занимает 10. Или наоборот - ждёшь 10, а всё готово за 0.5.

AI Mime позволяет записывать не временные интервалы, а визуальные триггеры:

{
  "wait_for": {
    "element_appearance": "progress_bar_complete",
    "timeout": 30000,
    "polling_interval": 100,
    "failure_action": "restart_procedure"
  }
}

Реальные кейсы: где это работает уже сегодня

Ограничения и подводные камни

AI Mime - не серебряная пуля. Есть задачи, которые он не решает (пока что):

• Креативные задачи: дизайн, нестандартное решение проблем
• Сильно изменчивые интерфейсы: если каждый день всё выглядит по-новому
• Задачи без чёткого workflow: исследовательская работа, анализ неизвестных данных

Главный подводный камень: ложное чувство безопасности. Вы записали workflow, всё работает месяц, и забываете про него. Потом выходит обновление приложения, интерфейс меняется, и automation молча ломается.

Что дальше? Будущее Computer Use агентов

AI Mime сегодня - это запись и воспроизведение. Завтра - это обучение на лету. Представьте агента, который:

1. Видит новое приложение впервые
2. Исследует его методом проб и ошибок (как в нашей статье про нетрадиционное обучение)
3. Строит ментальную модель интерфейса
4. Создаёт собственные workflow для повторяющихся задач

Уже появляются исследования в этом направлении. Агенты, которые учатся играть в компьютерные игры методом reinforcement learning, по сути делают то же самое - преодолевают контекстную слепоту через опыт.

Мой прогноз: через год-два мы увидим гибридные системы, где записанные workflow будут начальной точкой, а агенты будут адаптировать их в реальном времени, обучаясь на собственных ошибках и успехах.

А пока что - начинайте записывать. Каждый workflow, который вы запишете сегодня, сэкономит вам часы завтра. И помните: самая сложная автоматизация начинается с самого простого клика. Просто покажите агенту, как это делать правильно.