Amazon Nova Act
Amazon Web Services · 程式設計
Amazon Nova Act 是 AWS 的服務，用來打造能自動處理瀏覽器介面流程的 AI 代理，也就是一款瀏覽器 AI 代理。它以 Nova 模型運作，並按代理小時計費。
關於 Amazon Nova Act
What Is Amazon Nova Act
Amazon Nova Act 是 Amazon Web Services 推出的服務，用來建立、部署與管理在瀏覽器裡執行任務的 AI 代理。它同時是一款瀏覽器 AI 代理，也是 AWS 代理服務的一員，鎖定在瀏覽器裡跑的自動化需求。你不必再寫脆弱的選擇器，因為那種寫法每次頁面一改就失效；改成用自然語言描述任務，讓代理像真人一樣點擊、輸入、讀取頁面。
整個運作靠一次 act() 呼叫。你把任務交給模型，例如「搜尋 rubber duck debugging」，代理就會規劃步驟、觀察頁面，然後一步步動手。每次呼叫都在一個 session 裡執行，而 session 代表一個瀏覽器實例。一個 workflow 就是整件從頭到尾的工作，由 act() 呼叫和 Python 程式碼拼起來，這也是工作流程自動化落到瀏覽器的做法。
這套架構由 AWS 自行打造。核心是一顆特製的 Nova 2 Lite 模型，搭配 orchestrator 和瀏覽器執行器，整條線都由 AWS 端到端訓練。垂直整合正是它的賣點：零件越少，處理頁面的表現就越穩定，比把通用模型接上瀏覽器可靠得多。任務卡住時，代理可以把工作交給人工接手，而不是默默失敗。
Nova Act 在 2025 年 3 月以研究預覽形式登場，2025 年 12 月於 AWS re:Invent 達到正式可用。它目前只在一個 AWS 區域運作，也就是美國東部（維吉尼亞北部）。想大規模自動化介面流程的團隊適合用它，隨手寫個小腳本的人則未必。
Getting Started
- 打開 nova.amazon.com/act 的網頁 playground，先用自然語言試個任務，再決定要不要投入開發。
- 安裝 Nova Act SDK 與 VS Code、Kiro 或 Cursor 的 IDE 擴充套件，在本機寫腳本與除錯。
- 寫一個 workflow，把 act() 呼叫和 Python 程式碼結合起來，並以自己的資料當輸入。
- 部署到 AWS，讓它在 Amazon Bedrock AgentCore 上執行，透過 Amazon CloudWatch 監控、用 AWS IAM 控管存取。
- 在 AWS 管理主控台盯著執行狀況，並為需要簽核的步驟加上人工審查。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 自動化工程師：如果你本來就在 AWS 上跑工作負載，又想要能規模化的瀏覽器代理，這款很合適。想發揮價值，得懂 Python 並有 AWS 帳號。
- QA 主管：想在真實瀏覽器跑完整使用者流程，又不想養一堆腳本時很好用。測試案例用自然語言寫，版面改了也不會整組報廢。
- 營運團隊：適合例行工作，例如更新 CRM 紀錄或抓供應商資料。代價是代理按時間計費，用得多就累積得多。
任務
- 填寫網頁表單：代理看得懂各式各樣的版面，能跨入口網站送出結構化資料，適合已經受不了複製貼上的團隊。
- 擷取資料：代理能搜尋網站、篩選結果，並從沒有乾淨匯出功能的儀表板抓出關鍵欄位，做競品調查很方便。
- 完成結帳流程：代理能從挑選商品一路做到付款，對大量交易和定期採購很有幫助。
情境
- 網頁 QA 測試：在瀏覽器裡跑發版檢查，能抓到 API 測試漏掉的介面變動。
- 監看供應商入口網站：代理照排程巡查同一個入口網站並標出變動，不必寫專用爬蟲。
- 處理臨時性的瀏覽器工作：當寫腳本比直接跑還費時，在 playground 快速處理就很划算。
主要功能
用自然語言描述流程
你用讀起來像指令的 act() 語句定義 workflow，再把它包進一般的 Python。這種混搭讓非技術背景的人也能描述該發生什麼，開發者則保留對迴圈、輸入與錯誤處理的掌控。中間的點擊全交給模型判斷。
直接操作瀏覽器
Nova Act 驅動真正的瀏覽器，所以瀏覽器自動化能應付依賴 JavaScript、登入與互動元件的網站。代理讀的是算圖完成的頁面，不是原始 HTML，運作起來像個電腦操作代理，而不只是爬蟲。這正是它與舊式爬蟲工具的分野，後者只要網站開啟後才動態載入內容就會卡住。
卡關時轉交人工
代理遇到做不完的步驟，可以停下來請真人接手。付款或帳號異動這類出錯代價高的工作特別需要這道防線。AWS 也把等待人工的時間排除在代理小時之外，審查不會因此灌大帳單。
AWS 整合與規模化
代理部署到 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 與 Browser，之後就跟你在 AWS 上的其他資源一樣，套用同一套 IAM 權限與 CloudWatch 監控。AWS 表示這套設定能平行執行數千個 workflow，適合需要量能的團隊，而不是只跑一支腳本。
開發者工具鏈
整套工具涵蓋網頁 playground、Python SDK、CLI、IDE 擴充套件與 AWS 主控台。你可以先在瀏覽器勾勒任務，再搬進程式碼，在原本的工作環境除錯，最後上線。從想法到正式環境要換的工具因此變少。
工具與 MCP 串接
除了瀏覽器，代理還能透過 API、遠端 MCP 伺服器或 Strands Agents 這類代理框架呼叫外部工具。workflow 因此能連上資料庫或服務，不必靠人工手動餵資料。
優缺點
優點
- 代理能處理動態頁面，這是靠選擇器的自動化工具做不到的。
- 從 playground 到 IDE 再到 AWS 部署，整套工具都來自同一家供應商。
- 等待人工的時間不計入代理小時，審查成本因此壓得低。
- 跑在 AWS 基礎設施上，IAM 與 CloudWatch 都已接好。
缺點
- 按代理小時計費，讓又長又常空等的 workflow 很燒錢。
- 只在美國東部（維吉尼亞北部）提供，其他地區的團隊得忍受延遲，甚至無法使用。
- 要打造實用的 workflow 得懂 Python 並有 AWS 帳號，非技術使用者無法上手。
- 涉及付款或敏感資料的代理需要監督，因為提示注入仍是真實風險。
常見問題
它自動化瀏覽器裡的介面工作，例如填表單、擷取資料、完成結帳流程與測試網頁應用。團隊用它取代那些沒有乾淨 API 可用的重複性瀏覽器任務。
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Amazon Nova Act 替代方案
Forefront
Forefront · 程式設計Forefront 是一個用來打造開源 AI 的網頁平台。你可以用自己的資料微調主流的開源語言模型、評估它們的表現，再透過 API 執行，或匯出後自行架設。想要封閉式平台的便利、卻堅持要自己擁有模型與資料的開發者，就是這裡的目標客群。
Startkit
StartKit.AI · 程式設計Startkit 是一套用來打造 AI SaaS 與 AI 包裝產品的樣板。可以把它想成一個 AI 新創樣板，把枯燥的部分都先接好了：驗證、Stripe 與 Lemon Squeezy 付款、用量限制、交易型電子郵件，以及一套能與 OpenAI、Anthropic、Groq 或 Llama 溝通的 AI API 啟動套件。你複製儲存庫、設定價格，然後專心在產品中使用者真正願意付費的部分。它建構於 React 與 Tailwind 之上的 Next.js，所以大部分的樣板程式碼對你來說並不陌生。
Testim
Tricentis · 程式設計Testim 是專為網頁、行動與 Salesforce 應用程式打造的 AI 測試自動化平台，用來建立並執行端到端測試。它靠機器學習在介面變動時維持測試穩定，團隊因此少花時間修補壞掉的定位器。對於一款今天就能開始使用的自動化測試工具來說，這表現不算差。你透過在瀏覽器錄製動作來建立測試，需要更多控制時再補上 JavaScript。對忙碌的 QA 團隊來說，這是個可靠的選擇。