来源:互联网 更新时间:2026-06-19 07:56
就在刚刚,亚马逊 AGI 实验室做了一件挺有意思的事——他们把感知智能体工具套件的基础组件给开源了。首批放出来的,是两样核心东西:标注和验证。
先说说这个标注。以前你跟 AI 说“这里改一改”,通常得打一段字,描述半天。有了标注功能,你直接在屏幕上指出来就行——圈一下、画个叉、拉个箭头,AI 就能明白你想动哪。这不像是写工单,更像是跟同事说“你看这里”。至于验证,更关键。它让 AI 能自己检查自己做出来的东西是不是符合预期,而不是每次都要你亲自去验收。
这两块东西放在一起,其实是在定义一种新的人机协作方式。

所谓感知智能体,简单说就是能像人一样“看”屏幕的 AI。不是只能读代码或解析文本,而是真的能感知视觉输出,精度足够高,然后据此采取行动。
举个例子:它能识别出一个按钮偏了俩像素,边框圆角跟设计稿对不上,或者因为某个状态切换的静默失败,导致第三次点击时导航流程断了。这些对纯文本解析来说几乎不可能捕捉到,但对视觉感知来说,是基本功。
但话说回来,光能感知还不够。真正的突破在于,感知之后能行动,而且能让用户实时反馈。标注和验证这两个组件,就是为了把这个能力真正落地而设计的。
当用户和AI共享同一个屏幕视图时,理应能直接圈画、指点、描述,而不是靠打字来解释。
标注组件做的就是这件事。在网页上,你点一下某个元素,工具会自动抓取它的DOM选择器、边界框和计算样式。在文档或图表这类视觉界面上,你可以直接用手绘的方式标注:圈起来代表“看这里”,画个叉是“删掉它”,箭头是“挪到这儿”。这样一来,你对AI说的每一句话,都带着精准的视觉上下文。
具体怎么用?通过浏览器扩展程序,或者直接调用 Nova Act Annotator 技能。打开扩展,选模式(绘图、元素或点选),然后对着需要改的地方标记就好。标记结果会存成结构化产物,智能体拿来就能执行。
而且这不是一个人玩的。设计师可以圈布局问题,质量工程师可以标异常流程,然后把这些结构化反馈发给后续的执行方,无论对方是AI还是团队里别的开发者。反馈本身就是上下文,不用再转化成文字消息或者工单,省去了信息传递中的损耗。
Nova Act Annotator(技能 + Chrome 扩展)今天已经正式开源。
过去很长一段时间,生成和验证是两个分离的环节。先写代码,再测试。这种模式在构建成本高、周期长的时代说得通。
但大模型出现后,生成变得几乎瞬间完成。可验证——确认输出是否真的对——还是全靠人工。这就造成了“氛围编程”里那个著名的悖论:60秒生成一个完整应用,然后花三个小时验证它能不能跑通。
共享感知能力打破了这个壁垒。当人类和AI能看同一份视觉输出,各自推理内容,生成和验证就可以形成一个持续循环,不用反复靠人工介入。智能体可以像人工测试者一样,看到自己做出来的东西,发现按钮错位了、移动端布局乱了。
具体怎么工作?智能体在生成代码后调用 Nova Act Visual Verifier 技能,启动渲染后的应用,自动跑验证流程。先做确定性检查,直接从DOM读CSS计算样式,不经过AI就能发现视觉偏差;再做行为检查,模拟真实用户的操作,端到端走完流程,捕捉功能回归问题。
这种生成+验证的方式,让亚马逊团队内部构建的Web应用精度提升了不少。有意思的是,标注扩展程序本身和团队内部工具,也是用这套东西搭出来的。
Nova Act Visual Verifier 技能今天同步开源。
标注和验证是亚马逊AGI实验室团队在实践中确实验证过的基础组件。他们选择开放构建感知智能体工具套件,想法很简单:这种交互模式,用得人越多、压力测试越狠、二次开发越频繁,它就会变得越好。
欢迎大家去体验,也欢迎反馈还缺什么。接下来该优先构建哪些组件,团队希望能和社区一起商量着来。
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