Trainer
Trainer transforme un simple enregistrement d'écran en un agent IA réutilisable et auto-améliorant en capturant vos clics, vos frappes de clavier et votre intention narrée – aucune invite ou donnée étiquetée n'est requise.
https://www.myagentrainer.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:May 22, 2026
Qu'est-ce que Trainer
Trainer (myagentrainer.com) est un outil d'entraînement et d'automatisation d'agents IA basé sur la démonstration, conçu pour aider les individus et les équipes à automatiser le travail numérique répétitif en effectuant simplement la tâche une seule fois. Au lieu d'écrire des invites, des scripts ou de créer des ensembles de données, vous enregistrez votre flux de travail tel que vous l'effectuez normalement – sur n'importe quelle application ou site web – tandis que Trainer capture l'activité de l'écran, les actions de la souris/du clavier et la narration vocale facultative pour comprendre ce que vous essayez d'accomplir. Il est conçu pour rendre l'automatisation pratique des agents accessible sans configuration IA complexe, et il propose un modèle freemium avec du temps d'enregistrement gratuit pour commencer.
Caractéristiques principales de Trainer
Trainer est un outil d'automatisation et d'entraînement d'agents IA basé sur la démonstration qui transforme un enregistrement d'écran unique d'un flux de travail réel en un agent réutilisable et auto-améliorant. Il capture la vidéo de l'écran, les clics, les frappes et la narration vocale facultative, analyse l'enregistrement image par image pour extraire l'intention et les étapes atomiques, compile ces étapes en traces structurées, puis entraîne/lie un agent pour répéter la tâche de manière fiable. Grâce à une intégration SDK, chaque exécution de production est évaluée (par exemple, la précision/couverture des étapes/l'intégrité de l'ordre) et réinjectée dans une boucle d'amélioration continue, sans nécessiter d'ingénierie d'invite ou de jeux de données étiquetés.
Formation en un seul enregistrement (pas d'invites, pas de données étiquetées): Les utilisateurs effectuent une tâche une fois pendant que Trainer enregistre l'écran, la souris, les frappes et la narration ; Trainer convertit la démonstration en un flux de travail prêt pour l'agent sans écriture manuelle d'invites ou création de jeux de données.
Analyse image par image avec extraction d'intention: Un analyseur vidéo/image utilise la vision + la synthèse vocale pour décomposer l'enregistrement en événements atomiques (cibles de clic, saisie tapée, transitions d'interface utilisateur) et aligne la narration sur l'intention inférée.
Traces structurées dans plusieurs formats: Trainer compile les étapes extraites en traces réutilisables (par exemple, langage naturel, JSON et variantes DSL orientées action) qui peuvent être régénérées/affinées sans réenregistrement.
Entraînement et liaison de l'agent à la ligne de base humaine: Trainer affine/conditionne un agent par rapport à la démonstration capturée afin qu'il puisse reproduire le flux de travail, en utilisant l'exécution enregistrée comme ligne de base pour la séquence d'étapes et les résultats attendus.
Injection SDK + boucle d'évaluation des exécutions de production: Un extrait de SDK léger transmet les exécutions de l'agent à Trainer, où elles sont évaluées sur des métriques telles que la précision des étapes, la couverture et l'intégrité de l'ordre, puis utilisées pour améliorer les versions ultérieures.
Sessions d'enregistrement locales d'abord: Les sessions d'enregistrement sont capturées localement sur l'appareil de l'utilisateur, avec des données d'écran/audio/entrée alignées dans le temps stockées sous forme de chronologie unique pour une analyse et une formation ultérieures.
Cas d'utilisation de Trainer
Opérations financières : rapprochement des transactions dans les outils comptables: Enregistrez un humain faisant correspondre les transactions bancaires/de processeur aux factures (par exemple, dans QuickBooks) et déployez un agent pour répéter le rapprochement hebdomadaire tout en suivant la fiabilité au niveau des étapes.
Administration des soins de santé : admission et planification à la réception: Formez des agents pour gérer les flux de travail d'admission répétitifs (collecte d'informations sur les patients, mise à jour des dossiers, planification) en enregistrant le personnel complétant le processus dans les systèmes existants.
Assurance : flux de travail de réclamations et de devis à la souscription: Automatisez l'admission des FNOL/réclamations, les renouvellements de polices et les tâches de back-office des experts en enregistrant le processus de bout en bout à travers les portails et les outils internes.
Opérations juridiques : dépôts et administration des dossiers: Créez des agents pour l'admission des contrats, les étapes de découverte électronique, les routines de dépôt au tribunal ou les flux de travail de saisie du temps en démontrant la procédure une seule fois dans un logiciel spécifique à l'entreprise.
Opérations e-commerce : retours et messagerie client: Enregistrez comment un opérateur traite les retours, met à jour les listes ou répond aux scénarios de support courants, puis déployez un agent pour exécuter les mêmes flux à grande échelle.
Logistique : saisie des données de répartition et d'audit de fret: Formez des agents à réserver des chargements, à mettre à jour les TMS/portails, à saisir les détails du BOL et à rapprocher les factures de fret en capturant les flux de travail des répartiteurs et en les rejouant de manière fiable.
Avantages
Intégration rapide : apprenez en faisant – un enregistrement peut devenir un agent déployable sans ingénierie d'invite.
Observabilité + amélioration continue : les exécutions de production sont évaluées (précision/couverture/intégrité de l'ordre) et alimentent une boucle d'auto-amélioration.
Fonctionne avec de vrais outils et interfaces utilisateur : conçu pour les flux de travail des utilisateurs finaux à travers les applications plutôt que pour des benchmarks synthétiques.
Inconvénients
Risque de volatilité de l'interface utilisateur : la fiabilité du flux de travail peut se dégrader lorsque les applications cibles modifient les mises en page, les autorisations ou les séquences d'étapes, nécessitant une nouvelle analyse ou des mises à jour.
Dépendance à la qualité d'enregistrement : une narration peu claire, des états d'interface utilisateur ambigus ou une exécution humaine incohérente peuvent réduire la fidélité des étapes extraites et les performances de l'agent.
Coût d'intégration pour la boucle de rétroaction : pour obtenir une évaluation complète et une amélioration itérative, les équipes doivent ajouter le SDK et rendre opérationnel le suivi des exécutions.
Comment utiliser Trainer
1) Installez Trainer et préparez votre flux de travail: Rendez-vous sur https://www.myagentrainer.com/ et installez Trainer pour votre OS (macOS/Windows/Linux). Assurez-vous d'avoir accès aux applications/sites que vous souhaitez automatiser (par exemple, QuickBooks, outils internes) et que vous pouvez effectuer la tâche manuellement de bout en bout.
2) Démarrez une nouvelle session d'enregistrement: Ouvrez Trainer et créez une nouvelle session (par exemple, app.trainer.dev/sessions/new). Cliquez sur Enregistrer pour commencer à capturer votre écran, les clics de souris, les frappes de clavier et la narration du microphone dans une chronologie alignée.
3) Effectuez la tâche exactement comme le ferait un humain: Pendant l'enregistrement, effectuez la tâche complète étape par étape dans les outils réels que vous utilisez normalement. Cliquez sur les éléments réels de l'interface utilisateur, tapez dans les champs et naviguez normalement. Exprimez votre intention à voix haute au fur et à mesure (votre narration devient l'intention de l'agent).
4) Arrêtez et enregistrez l'enregistrement: Lorsque la tâche est terminée, arrêtez l'enregistrement et enregistrez la session. Trainer conserve les sessions en local d'abord (les sessions restent sur votre appareil).
5) Exécutez l'analyse pour extraire les étapes de la vidéo: Utilisez l'étape d'analyse de Trainer pour traiter l'enregistrement. L'analyseur d'images scanne les images (vision + ASR) et extrait les événements atomiques (cibles de clic, séquences de frappe, transitions d'écran) et les aligne avec votre narration pour produire une trace structurée étape par étape.
6) Examinez la trace générée: Lisez les étapes extraites ligne par ligne (par exemple, des actions comme "Ouvrir X", "Filtrer fournisseur=…", "Cliquer sur Correspondance", "Ignorer les remboursements"). Confirmez que l'intention et la séquence correspondent à ce que vous avez fait.
7) Régénérez ou affinez sans réenregistrer (facultatif): Si une étape n'est pas claire ou nécessite un ajustement, régénérez/affinez la trace plutôt que de réenregistrer. Trainer peut produire la trace dans plusieurs formats (langage naturel, trace JSON, DSL d'action, DSL naturel) et vous pouvez changer de format si nécessaire.
8) Entraînez un agent à partir de la trace: Lieez un nouvel agent à la trace et exécutez l'étape d'entraînement. Trainer compile les étapes extraites dans un paquet d'invite/trace et ajuste la politique de l'agent par rapport à la démonstration capturée (aucune ingénierie d'invite ou étiquetage manuel requis).
9) Créez une clé API et ajoutez le SDK Trainer à votre agent/application: Générez une clé API dans Trainer, puis intégrez le SDK Trainer dans votre code afin que les exécutions de production soient enregistrées et évaluées. Utilisez le modèle d'extrait fourni (par exemple, l'enregistrement de chaque étape via le SDK) pour relier les exécutions à Trainer.
10) Exécutez l'agent sur de nouvelles entrées: Déclenchez l'agent en tant qu'agent de chat, tâche d'arrière-plan ou avec un état d'interface utilisateur en direct (même enregistrement/boucle, modes différents). Fournissez l'entrée de la tâche (par exemple, "Rapprocher les factures Mercury pour cette semaine") et sélectionnez un modèle si votre configuration l'exige.
11) Évaluez chaque exécution par rapport à la trace originale: Dans Trainer, examinez la notation et les métriques d'exécution telles que la précision des étapes, la couverture et l'intégrité de l'ordre, comparées à la référence humaine. Utilisez ces résultats pour identifier où l'agent dévie.
12) Améliorez au fil du temps grâce à la boucle de rétroaction en boucle fermée: Continuez à exécuter l'agent en production avec le SDK connecté. Chaque exécution est transmise comme données d'entraînement pour la prochaine itération, affinant l'agent au fil du temps. Pour les processus multi-étapes, ajoutez plusieurs enregistrements pour étendre la couverture et le contexte.
FAQ de Trainer
Trainer (myagentrainer.com) est un outil d'entraînement et d'automatisation d'agents IA qui enregistre une tâche une seule fois. Il capture votre écran, vos clics, vos frappes au clavier et votre narration/intention facultative, puis transforme cette démonstration en un agent capable de répéter le travail, sans ingénierie d'invite ni données étiquetées.
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