Eko团队 投稿
量子位 | 公众号 QbitAI
抢先OpenAI的“Operator”，清华、复旦、斯坦福等研究者联合起来整了个大活～
他们提出了一个名为“Eko”的Agent开发框架，开发者只需用简洁的代码和自然语言，就能快速构建可用于生产的“虚拟员工”：
Agent可以接管用户的电脑和浏览器，代替人类完成各种任务。
而这个操作，正是之前OpenAI被爆出的“Operator”所能实现的。爆料称OpenAI将会这个月发布“Operator”，现在直接被截胡了。
更为关键的是，研究团队还把Eko给开源了。
来看看Eko是如何让工作流程自动化的。
比如自动在雅虎财经上收集纳斯达克的最新数据，包括主要股票的价格变化、市值、交易量，分析数据并生成可视化报告。
再例如：
当前登录页面自动化测试：
正确的账户和密码是：admin / 666666
请随机组合用户名和密码进行测试，以验证登录验证是否正常工作，例如：用户名不能为空、密码不能为空、用户名不正确、密码不正确
最后，尝试使用正确的账户和密码登录，验证登录是否成功
生成测试报告并导出
清理当前目录下大于1MB的所有文件
这是如何实现的？
开源版“虚拟员工”开发框架
这项演技的核心技术创新有三点：
环境感知架构（Environment-Aware Architecture）
主要场景包括：
i）浏览器使用：主要专注于通过图形用户界面（GUI）来操作网页和浏览器中的元素，常见的实现方式包括截图和网页提取技术。
ii）电脑使用：与浏览器不同，Node.js 自动化则主要面向命令行界面（CLI）操作和文件系统管理，未来还会引入GUI感知能力。
Eko的跨平台开发是通过其环境感知架构（Environment-Aware Architecture）实现的，这一架构由三个关键层次构成：通用核心（Universal Core）、环境特定工具（Environment-Specific Tools）和环境桥接（Environment Bridge）。
安全性和访问控制：Eko针对不同环境实施了适当的安全措施。浏览器扩展和Web环境都采用了严格的权限控制和API密钥管理，而Node.js环境则允许更广泛的系统级访问，基于用户权限进行文件操作和命令执行，在需要时会在执行前请求用户确认。
自动工具注册：通过 loadTools() 等工具，Eko自动注册适用于当前环境的工具，这使得开发者可以在多个环境中无缝地切换，并确保工具的正确加载。
层次化规划（Hierachical planning）
团队提出层次化感知框架，将任务的拆解分为两层，包括Planning layer和Execution layer。
其中Planning layer负责将用户的需求（自然语言或代码语言表示）和现有工具集拆解成一个有领域特定语言（Domain-specific language）表示的任务图（Task graph）。
任务图是一个有向无环图，描述了子任务之间的依赖关系。该任务图由LLM一次性合成。在Execution layer中，根据每个任务调用LLM来合成具体的执行行为和工具调用。
多步合并优化：当Eko检测到两次执行都是对LLM的调用时，会触发框架的自动合并机制，将两次调用的system prompt自动整合，合并成一次调用。从而加快推理速度。
视觉-交互要素联合感知（Visual-Interactive Element Perception）
视觉-交互要素联合感知框架（VIEP）是一种新颖的浏览器感知解决方案，通过将视觉识别与元素上下文信息结合，显著提升了在复杂网页中的任务精度和效率。
它通过提取网页中的交互元素（如A11y树），并将其映射到领域特定语言（DSL），生成高效的伪HTML代码，简化了元素的表征。
不同于传统的A11y+Screen shot方案，VIEP在视觉信号方面，引入了Set-of-Mark，确保每个元素的视觉标识符与伪HTML中的标识符一一对应，提升了元素识别的精度。
为了优化性能，截图分辨率被压缩至原始的60%，同时画质压缩至50%，减少了资源消耗，同时保持了足够的识别质量。
与传统的HTML表示相比，VIEP通过简化交互元素和生成紧凑的伪HTML结构，避免了直接处理庞大HTML内容的开销。例如，Google首页的HTML从22万字符减少至仅1,058个字符，大幅提高了处理速度和准确度。
VIEP不仅优化了性能，降低了成本，还提升了跨环境适应性，确保自动化操作在不同浏览器和操作系统中稳定运行。
生产级的可干预机制
在构建AI驱动的自动化系统时，开发者常常需要监控任务的执行情况，随时调整行为，或在必要时进行干预。
虽然“钩子”是软件开发中的常见概念，但在Eko中，它们承担了独特的角色——在AI自动化和人工监督之间架起了一座桥梁。
简单来说，可以在Workflow执行前后插入自己的逻辑，比如验证输入、处理结果、甚至重试失败的任务。
代码如下：
Eko提供三种不同层级的钩子，每个层级都具有独特的作用：
工作流钩子（Workflow Hooks）
这些钩子位于工作流的最上层，用于整体控制和监控自动化流程的启动和结束。例如，你可以在工作流开始之前进行资源初始化，或在工作流结束后进行清理和处理最终结果。
子任务钩子（Subtask Hooks）
这些钩子位于工作流的中间层，允许你在每个子任务开始前和结束后进行监控和处理。例如，你可以在每个子任务前记录日志，或在任务完成后对中间结果进行处理。
工具钩子（Tool Hooks）
这是最细粒度的钩子，允许你在每个工具执行前后进行验证和修改。例如，你可以在工具执行前验证输入参数，或在工具执行后处理返回结果。
钩子可以帮助开发者实时优化工作流，提高自动化系统的精度和效率。
例如，在执行某些任务时，开发者可以通过钩子对输入数据进行验证，防止错误信息传入系统；或在任务完成后，处理和转化结果，以便更好地利用输出。钩子还能帮助开发者收集执行数据，进行性能分析，识别瓶颈并优化自动化流程。
除了常规的监控和调试功能，Eko的钩子系统还支持更创新的使用场景。
例如，在一些关键任务执行时，钩子可以暂停工作流并等待人工审批；在AI决策出现问题时，开发者可以通过钩子进行人工干预或覆盖AI的判断，确保业务流程的顺畅。
作者简介
陆逸文，清华大学博士生，研究兴趣为具身智能平台和智能体。
罗卓伟，FellouAI首席工程专家，目前从事人工智能相关领域工作。
马骁腾，清华大学自动化系博士后，博士毕业于清华大学。主要研究兴趣为强化学习和智能体。
陈家棋，复旦大学硕士生，斯坦福大学访问学生学者。主要研究领域为计算机视觉和智能体。
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