构建智能医疗预约AI代理｜下一代任务自动化指南

我们都曾经历过这样的场景：早上 6:00 醒来，疯狂刷新医院的预约页面，结果发现“专家号”名额在几毫秒内就消失了。传统的浏览器自动化在这里往往失效，因为医院门户网站通常非常笨重，充斥着动态弹窗，且用户界面布局不一致。

在本指南中，我们将构建一个用于智能任务自动化的下一代人工智能代理。通过结合 Playwright Python 的强大功能与大语言模型函数调用，我们将创建一个不仅能“点击”还能“理解”预约流程的系统。这种方法使我们从脆弱的层叠样式表选择器转向具有弹性、基于推理的自动化。

🏗 架构：推理-行动循环

与传统脚本不同，当按钮的身份标识从 submit-01 变为 btn-confirm 时，传统脚本会崩溃，而我们的代理使用反应式（推理 + 行动）模式。它观察页面，将简化的超文本标记语言/无障碍树发送给大语言模型，并决定下一步使用哪个工具。

graph TD
    A[用户请求：预约史密斯医生] --> B{代理控制器}
    B --> C[大语言模型推理引擎]
    C -->|决定工具| D[Playwright 执行器]
    D -->|交互| E[医院门户网站]
    E -->|页面内容/截图| D
    D -->|观察结果| B
    B -->|状态存储| F[(Redis)]
    C -->|最终确认| G[通知用户]

🛠 先决条件

要学习本高级教程，您需要：

Python 3.10+
Playwright：现代网络测试和自动化的黄金标准。
OpenAI 软件开发工具包：用于函数调用（推荐使用 GPT-4o 进行视觉推理）。
Redis：用于管理会话状态和速率限制。

🚀 第一步：定义浏览器工具

我们需要赋予我们的大语言模型“双手”。为此，我们定义由 Playwright 执行的函数。大语言模型不会编写代码；它将输出与我们函数签名匹配的 JavaScript 对象表示法。

import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright

class MedicalAgentTools:
    def __init__(self, page):
        self.page = page

    async def navigate_to_department(self, dept_name: str):
        """导航至特定的医院科室链接。"""
        links = await self.page.get_by_role("link").all(

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厌倦了手动刷新？使用 Playwright 和大语言模型函数调用构建智能医疗预约代理 🏥🤖

🏗 架构：推理-行动循环

🛠 先决条件

🚀 第一步：定义浏览器工具