Trainer
Trainer 透過捕捉您的點擊、按鍵和敘述意圖，將單個螢幕錄製轉換為可重複使用、自我改進的 AI 代理程式——無需提示或標記數據。
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產品資訊
更新時間：2026年05月22日
什麼是 Trainer
Trainer (myagentrainer.com) 是一個基於示範的 AI 代理程式訓練和自動化工具，旨在幫助個人和團隊透過簡單地執行一次任務來自動化重複的數位工作。您無需編寫提示、腳本或建立資料集，只需在您正常執行工作流程時（跨任何應用程式或網站）錄製，Trainer 會捕捉螢幕活動、滑鼠/鍵盤操作和可選的語音旁白，以了解您想要完成的任務。它旨在使實用的代理程式自動化變得易於存取，無需複雜的 AI 配置，並提供免費增值模式，提供免費錄製時間以供入門。
Trainer 的主要功能
Trainer 是一款基於示範的 AI 代理訓練和自動化工具，它能將真實工作流程的單一螢幕錄影轉換為可重複使用、自我改進的代理。它捕捉螢幕影片、點擊、鍵盤輸入和可選的語音旁白，逐幀分析錄影以提取意圖和原子步驟，將這些步驟編譯成結構化追蹤，然後訓練/綁定代理以可靠地重複任務。透過 SDK 整合，每次生產運行都會被評估（例如，步驟準確性/覆蓋率/順序完整性），並反饋到持續改進循環中——無需提示工程或標記數據集。
一次錄製訓練（無提示，無標記數據）: 用戶執行一次任務，同時 Trainer 錄製螢幕、滑鼠、鍵盤輸入和旁白；Trainer 將示範轉換為代理就緒的工作流程，無需手動編寫提示或創建數據集。
逐幀分析與意圖提取: 視訊/幀分析器使用視覺 + 語音轉文字將錄影分解為原子事件（點擊目標、輸入文字、UI 轉換），並將旁白與推斷的意圖對齊。
多種格式的結構化追蹤: Trainer 將提取的步驟編譯成可重複使用的追蹤（例如，自然語言、JSON 和面向動作的 DSL 變體），無需重新錄製即可重新生成/精煉。
代理訓練和與人類基準的綁定: Trainer 根據捕獲的示範對代理進行微調/條件化，使其能夠重現工作流程，使用錄製的運行作為預期步驟序列和結果的基準。
SDK 注入 + 生產運行評估循環: 輕量級 SDK 片段將代理運行流回 Trainer，在那裡它們根據步驟準確性、覆蓋率和順序完整性等指標進行評分，然後用於改進後續版本。
本地優先錄製會話: 錄製會話在用戶設備上本地捕獲，時間對齊的螢幕/音頻/輸入數據作為單一時間線存儲，以供後續分析和訓練。
Trainer 的使用案例
財務營運：會計工具中的交易對帳: 錄製人員將銀行/處理器交易與發票（例如，在 QuickBooks 中）進行匹配，並部署代理以重複每週對帳，同時追蹤步驟層級的可靠性。
醫療保健管理：前台接待和排程: 透過錄製員工在現有系統中完成流程，訓練代理處理重複的接待工作流程（收集患者資訊、更新圖表、排程）。
保險：理賠和報價到綁定工作流程: 透過錄製跨入口網站和內部工具的端到端流程，自動化 FNOL/理賠接收、保單續約和理賠員後台任務。
法律營運：歸檔和案件管理: 透過在公司特定軟體中示範一次程序，為合約接收、電子發現步驟、法院歸檔例程或時間輸入工作流程創建代理。
電子商務營運：退貨和客戶訊息: 錄製操作員如何處理退貨、更新列表或回應常見支援情境，然後部署代理以大規模執行相同的流程。
物流：調度和貨運審計數據輸入: 透過捕捉調度員工作流程並可靠地重播，訓練代理預訂貨物、更新 TMS/入口網站、輸入 BOL 詳細資訊並核對貨運發票。
優點
快速上手：邊做邊學——一次錄製即可成為可部署的代理，無需提示工程。
可觀察性 + 持續改進：生產運行會被評分（準確性/覆蓋率/順序完整性），並為自我改進循環提供動力。
適用於真實工具和 UI：專為跨應用程式的終端用戶工作流程設計，而非合成基準。
缺點
UI 不穩定性風險：當目標應用程式更改佈局、權限或步驟序列時，工作流程可靠性可能會降低，需要重新分析或更新。
錄製品質依賴性：不清晰的旁白、模糊的 UI 狀態或不一致的人工執行可能會降低提取步驟的保真度和代理性能。
反饋循環的整合開銷：為了獲得完整的評估和迭代改進，團隊必須添加 SDK 並實施運行監控。
如何使用 Trainer
1) 安裝 Trainer 並準備您的工作流程: 前往 https://www.myagentrainer.com/ 並為您的作業系統 (macOS/Windows/Linux) 安裝 Trainer。確保您可以存取您想要自動化的應用程式/網站（例如 QuickBooks、內部工具），並且您可以手動端到端完成任務。
2) 開始新的錄製會話: 開啟 Trainer 並建立一個新會話（例如 app.trainer.dev/sessions/new）。點擊「錄製」開始捕捉您的螢幕、滑鼠點擊、按鍵和麥克風旁白，並在時間對齊的時間軸中呈現。
3) 完全按照人類的方式執行任務: 錄製時，在您通常使用的真實工具中逐步完成整個任務。點擊實際的 UI 元素，在欄位中輸入，並正常導航。在執行過程中大聲說出您的意圖（您的旁白將成為代理程式的意圖）。
4) 停止並儲存錄製: 任務完成後，停止錄製並儲存會話。Trainer 會話優先儲存在本地（會話保留在您的設備上）。
5) 執行分析以從影片中提取步驟: 使用 Trainer 的「分析」步驟處理錄製。影格分析器掃描影格（視覺 + ASR）並提取原子事件（點擊目標、按鍵序列、螢幕轉換），並將它們與您的旁白對齊，以產生結構化的逐步追蹤。
6) 審查生成的追蹤: 逐行閱讀提取的步驟（例如，「開啟 X」、「篩選廠商=…」、「點擊匹配」、「跳過退款」等動作）。確認意圖和序列與您所做的相符。
7) 無需重新錄製即可重新生成或精煉（可選）: 如果某個步驟不清楚或需要調整，請重新生成/精煉追蹤，而不是重新錄製。Trainer 可以輸出多種格式的追蹤（自然語言、JSON 追蹤、動作 DSL、自然 DSL），您可以根據需要切換格式。
8) 從追蹤中訓練代理程式: 將新代理程式綁定到追蹤並執行「訓練」步驟。Trainer 將提取的步驟編譯成提示/追蹤包，並根據捕捉到的示範微調代理程式策略（無需提示工程或手動標記）。
9) 建立 API 金鑰並將 Trainer SDK 添加到您的代理程式/應用程式: 在 Trainer 中生成 API 金鑰，然後將 Trainer SDK 整合到您的程式碼中，以便記錄和評估生產運行。使用提供的程式碼片段模式（例如，透過 SDK 記錄每個步驟）將運行回傳給 Trainer。
10) 在新輸入上運行代理程式: 將代理程式觸發為聊天代理程式、背景任務或具有即時 UI 狀態（相同的錄製/循環，不同的模式）。提供任務輸入（例如，「協調本週的 Mercury 發票」），如果您的設定需要，請選擇一個模型。
11) 根據原始追蹤評估每次運行: 在 Trainer 中，審查運行評分和指標，例如步驟準確性、覆蓋率和訂單完整性，並與人類基準進行比較。使用這些結果來識別代理程式偏離的地方。
12) 透過閉環回饋隨時間改進: 繼續在生產環境中運行連接 SDK 的代理程式。每次運行都會作為訓練資料流回，用於下一次迭代，隨時間推移使代理程式更加精確。對於多階段流程，添加多個錄製以擴展覆蓋範圍和上下文。
Trainer 常見問題
Trainer (myagentrainer.com) 是一個工具，透過錄製一次任務來訓練 AI 代理並使其自動化。它會捕捉您的螢幕、點擊、按鍵和可選的旁白/意圖，然後將該示範轉化為一個可以重複工作的代理，無需提示工程或標記數據。
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