项目背景我发现无论是工作也好，还是我们找实习找工作也好，都要面临大量的表单填写的场景。很多都是重复填写，内容基本一致，虽然已经有RPA技术和一些自动填写的扩展，但是这些扩展基本依赖于手动配置，无法识别到字段信息。现在大模型技术已经成熟，能不能通过大模型来实现表单填写全自动化处理？本人注意到大家网申表单填写就是个十分常见的场景，本项目的场景，就用这个场景作为例子。实现思路LLM带来的变化我们项目组以一个十分小的细分表单领域为研究对象，简历表单填写，探索利用agent智能填表的可能性。首先这个项目难点在于网页html结构的复杂性，不同的网站，网页设计千差万别，如果纯依赖手工配置，那么工作量将十分庞大，这时候LLM就发挥作用了，利用LLM就不用手动配置，并且保存在后端就可以。纯agent带来的挑战现有的网页agent无非视觉和纯文本两种，但是这样就带来一个挑战，token消耗量非常大，如果纯粹使用agent的话，又慢，又浪费资源，这时候对记忆化要求非常高，如果使用框架的记忆化机制，无法针对这个项目做专门适配，我选择了编程记忆方式。即把常用操作编程化，比如点击操作，记录元素的xpath路径或者直接在刚开始创建id等，这样下次点击直接利用这个信息即可，第一次使用llm，第二次就可以编程处理。项目进展本项目已经上线，五天就有130个用户了，如果大家有任何技术问题或者想要交流技术的都欢迎来咨询。这个项目花费了两个月时间，中间遇到不少挑战，但是都被一一克服，在chrome商店和edge商店即可体验，搜索简历自动填写助手，第一个就是本项目，欢迎大家提出宝贵意见。