Trainer

La fonction centrale de Trainer est la boucle enregistrer-entraîner. Vous ouvrez l'enregistreur, faites la tâche avec vos outils habituels, et tout atterrit sur une ligne de temps alignée. Pas de script. Pas d'instrumentation de l'application que vous enregistrez. Le processus reste exactement comme vous le faites aujourd'hui.

L'analyseur parcourt chaque image avec la vision et la reconnaissance automatique de la parole. Il extrait les clics avec leur cible, les séquences de touches, les transitions d'écran et l'intention derrière votre narration. Ce qui était une vidéo brute devient une liste structurée d'événements atomiques que vous pouvez lire et modifier ligne par ligne.

La même trace se compile en langage naturel, en JSON, en DSL d'actions et en DSL naturel. Vous pouvez changer de format à tout moment et régénérer ou affiner la trace sans réenregistrer, ce qui compte quand un flux a besoin d'une petite correction et non d'une nouvelle prise complète.

Lier un agent à une trace affine sa politique sur votre démonstration capturée. Chaque exécution de production revient ensuite et est notée sur la précision des étapes, la couverture et l'intégrité de l'ordre, tracée à côté de la référence humaine pour que vous voyiez où l'agent dérive.

Trainer fournit un seul paquet Python qui déclenche un agent comme agent de chat, tâche en arrière-plan ou flux en direct vers votre interface. Même enregistrement, même boucle, trois modes. Le SDK gère l'appel d'outils, les nouvelles tentatives automatiques et une observabilité complète dès le départ, donc vous ne câblez pas cette plomberie vous-même.

Au-delà de l'outil lui-même, Trainer fournit des manuels prêts à l'emploi pour des secteurs entiers, de l'accueil en santé et la revue de contrats juridiques à la répartition logistique et aux permis administratifs. C'est vaste. Chaque page sectorielle liste les flux précis qu'elle couvre, ce qui raccourcit le chemin entre l'enregistrement et un agent opérationnel.