Trainer
Trainer 通过捕获您的点击、按键和旁白意图，将单个屏幕录制转换为可重用、自改进的 AI 代理——无需提示或标记数据。
https://www.myagentrainer.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2026年05月22日
什么是 Trainer
Trainer (myagentrainer.com) 是一款基于演示的 AI 代理训练和自动化工具，旨在帮助个人和团队通过简单地执行一次任务来自动化重复的数字工作。您无需编写提示、脚本或构建数据集，只需像往常一样在任何应用程序或网站上执行工作流程，Trainer 就会捕获屏幕活动、鼠标/键盘操作以及可选的语音旁白，以了解您想要完成的任务。它的构建旨在使实用代理自动化变得易于访问，无需复杂的 AI 配置，并提供免费增值模式，提供免费录制时间以供入门。
Trainer 的主要功能
Trainer 是一款基于演示的 AI 代理训练和自动化工具，它能将真实工作流程的单个屏幕录像转化为可重用、自改进的代理。它捕获屏幕视频、点击、按键和可选的语音旁白，逐帧分析录像以提取意图和原子步骤，将这些步骤编译成结构化轨迹，然后训练/绑定代理以可靠地重复任务。通过 SDK 集成，每次生产运行都会被评估（例如，步骤准确性/覆盖率/顺序完整性），并反馈到持续改进循环中——无需提示工程或标记数据集。
一次录制训练（无提示，无标记数据）: 用户执行一次任务，Trainer 记录屏幕、鼠标、按键和旁白；Trainer 将演示转化为可用于代理的工作流程，无需手动编写提示或创建数据集。
逐帧分析与意图提取: 视频/帧分析器使用视觉 + 语音转文本将录音分解为原子事件（点击目标、输入文本、UI 转换），并将旁白与推断的意图对齐。
多种格式的结构化轨迹: Trainer 将提取的步骤编译成可重用的轨迹（例如，自然语言、JSON 和面向动作的 DSL 变体），这些轨迹无需重新录制即可重新生成/完善。
代理训练和与人类基线的绑定: Trainer 根据捕获的演示对代理进行微调/条件化，使其能够重现工作流程，使用录制的运行作为预期步骤序列和结果的基线。
SDK 注入 + 生产运行评估循环: 轻量级 SDK 片段将代理运行流回 Trainer，Trainer 根据步骤准确性、覆盖率和顺序完整性等指标对其进行评分，然后用于改进后续版本。
本地优先的录制会话: 录制会话在用户设备上本地捕获，时间对齐的屏幕/音频/输入数据作为单个时间线存储，以供后续分析和训练。
Trainer 的使用场景
财务运营：会计工具中的交易对账: 记录人工将银行/处理器交易与发票（例如，在 QuickBooks 中）进行匹配的过程，并部署一个代理来重复每周的对账，同时跟踪步骤级别的可靠性。
医疗管理：前台接待和排班: 通过记录员工在现有系统中完成重复性接待工作流程（收集患者信息、更新图表、排班）来训练代理处理这些任务。
保险：索赔和报价到绑定工作流程: 通过记录跨门户和内部工具的端到端流程，自动化 FNOL/索赔接收、保单续订和理赔员后台任务。
法律运营：文件归档和案件管理: 通过在特定律所软件中演示一次程序，为合同接收、电子发现步骤、法院文件归档例程或时间录入工作流程创建代理。
电子商务运营：退货和客户消息: 记录操作员如何处理退货、更新列表或响应常见的支持场景，然后部署一个代理以大规模执行相同的流程。
物流：调度和货运审计数据录入: 通过捕获调度员的工作流程并可靠地重放它们，训练代理预订货物、更新 TMS/门户、输入提货单详细信息并核对货运发票。
优点
快速上手：边做边学——一次录制即可成为可部署的代理，无需提示工程。
可观察性 + 持续改进：生产运行会进行评分（准确性/覆盖率/顺序完整性），并形成自改进循环。
适用于真实工具和 UI：专为跨应用程序的最终用户工作流程设计，而非合成基准测试。
缺点
UI 波动风险：当目标应用程序更改布局、权限或步骤序列时，工作流程可靠性可能会降低，需要重新分析或更新。
录制质量依赖性：不清晰的旁白、模糊的 UI 状态或不一致的人工执行会降低提取步骤的保真度和代理性能。
反馈循环的集成开销：为了获得全面的评估和迭代改进，团队必须添加 SDK 并操作化运行监控。
如何使用 Trainer
1) 安装 Trainer 并准备您的工作流程: 访问 https://www.myagentrainer.com/ 并为您的操作系统 (macOS/Windows/Linux) 安装 Trainer。确保您可以访问要自动化的应用程序/网站（例如 QuickBooks、内部工具），并且可以手动端到端完成任务。
2) 开始新的录制会话: 打开 Trainer 并创建一个新会话（例如 app.trainer.dev/sessions/new）。单击“录制”开始在时间对齐的时间轴中捕获您的屏幕、鼠标点击、按键和麦克风旁白。
3) 像人类一样精确地执行任务: 录制时，在您通常使用的真实工具中一步一步地完成整个任务。单击实际的 UI 元素，在字段中输入，并正常导航。在执行过程中大声说出您的意图（您的旁白将成为代理的意图）。
4) 停止并保存录制: 任务完成后，停止录制并保存会话。Trainer 优先将会话保存在本地（会话保留在您的设备上）。
5) 运行分析以从视频中提取步骤: 使用 Trainer 的“分析”步骤处理录制。帧分析器扫描帧（视觉 + ASR）并提取原子事件（点击目标、按键序列、屏幕转换），并将其与您的旁白对齐，以生成结构化的分步跟踪。
6) 查看生成的跟踪: 逐行阅读提取的步骤（例如，“打开 X”、“筛选供应商=…”、“点击匹配”、“跳过退款”等操作）。确认意图和序列与您所做的匹配。
7) 无需重新录制即可重新生成或优化（可选）: 如果某个步骤不清楚或需要调整，请重新生成/优化跟踪，而不是重新录制。Trainer 可以输出多种格式的跟踪（自然语言、JSON 跟踪、动作 DSL、自然 DSL），您可以根据需要切换格式。
8) 从跟踪训练代理: 将新代理绑定到跟踪并运行“训练”步骤。Trainer 将提取的步骤编译成提示/跟踪包，并根据捕获的演示微调代理策略（无需提示工程或手动标记）。
9) 创建 API 密钥并将 Trainer SDK 添加到您的代理/应用程序: 在 Trainer 中生成 API 密钥，然后将 Trainer SDK 集成到您的代码中，以便记录和评估生产运行。使用提供的代码片段模式（例如，通过 SDK 记录每个步骤）将运行连接回 Trainer。
10) 在新输入上运行代理: 将代理作为聊天代理、后台任务或使用实时 UI 状态触发（相同的录制/循环，不同的模式）。提供任务输入（例如，“协调本周的 Mercury 发票”）并根据您的设置选择模型（如果需要）。
11) 根据原始跟踪评估每次运行: 在 Trainer 中，查看运行评分和指标，例如步骤准确性、覆盖率和顺序完整性，并与人工基线进行比较。使用这些结果来识别代理偏离的地方。
12) 通过闭环反馈随着时间的推移进行改进: 在生产中继续运行连接了 SDK 的代理。每次运行都会作为下一次迭代的训练数据流回，随着时间的推移使代理更加完善。对于多阶段流程，添加多个录制以扩展覆盖范围和上下文。
Trainer 常见问题
Trainer (myagentrainer.com) 是一款工具，通过一次性记录任务来训练和自动化 AI 代理。它会捕获您的屏幕、点击、按键和可选的旁白/意图，然后将该演示转化为一个可以重复工作的代理，而无需提示工程或标记数据。
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