在信息爆炸的时代，人们每天需要处理大量来自不同网站的数据，无论是比较商品价格还是验证新闻真实性，传统方式往往需要在多个浏览器标签间反复切换，手动整理数据不仅效率低下，还容易出错。针对这一痛点，香港科技大学研究团队开发了一款名为WebSeek的智能浏览器插件，通过创新的人机协作模式，将数据处理过程转变为直观、可控的互动体验。
WebSeek的核心设计理念是打破传统AI工具的“黑箱”模式，将数据转化为可触摸、可操作的“积木块”。用户可以像拼乐高一样，直接拖拽表格、图表或文本片段进行组合分析，同时AI助手会根据上下文提供实时建议。例如，当用户从电商网站提取商品信息时，系统会自动识别同类产品并建议批量提取；在整合多源数据时，AI会智能匹配字段并提示合并方案。这种透明化的协作方式，让用户既能借助AI提升效率，又能全程掌控分析过程。
研究团队将人机协作分为三种模式：即时建议、策略建议和对话协作。即时建议模式会在用户操作时提供实时提示，如自动填充表格空白项；策略建议模式则在用户暂停思考时，在侧边栏推荐复杂操作方案，如数据可视化或表格合并；对话协作模式则支持自然语言交互，用户可通过“@”符号精准调用工作区中的数据对象。三种模式可根据任务阶段自动切换，例如数据提取阶段以即时建议为主，分析阶段则侧重策略建议。
技术实现上，WebSeek采用“工具调用”架构，AI扮演“项目经理”角色，根据任务需求组合调用专业工具。例如，数据提取工具可精准识别网页元素，转换工具能统一货币单位或时间格式，可视化工具则支持动态图表生成。系统会持续收集用户操作历史、网页结构、对话记录等上下文信息，确保建议的精准性。为避免干扰用户，当检测到手动编辑时，AI会自动暂停相关区域的建议功能。
在购物决策场景测试中，用户需综合比较亚马逊和eBay的相机价格、评分及技术参数。通过WebSeek，用户首先创建工作空间并导入电商链接，AI随即建议提取产品列表。当用户手动选择两款商品后，系统自动识别模式并批量抓取全页数据，随后通过对话功能添加缺失字段。合并两个平台的数据时，AI不仅提示统一货币单位，还生成价格-评分散点图，帮助用户快速定位性价比最优产品。点击图表数据点可直接跳转至原始网页，实现全流程可追溯。
用户体验研究显示，15名不同背景的测试者均能独立完成新闻验证和产品比较任务，且对决策结果信心度显著提升。用户普遍赞赏即时建议的准确性，认为其大幅减少了重复操作。策略建议功能则呈现两极分化：目标明确的用户认为建议灵活性不足，而探索型用户则肯定其启发性。90%的参与者表示，数据积木的可视化操作让他们感觉“掌控力更强”，甚至有用户创造性地将多个图表并排对比，或自定义计算公式评估产品。
性能测试中，WebSeek在50项复杂任务中保持了高准确率，简单任务达100%，中等难度任务98.7%，复杂任务超80%，响应时间多在20秒内。错误主要源于数据类型识别偏差，但系统会立即提示并提供修正选项。真实用户测试显示，任务平均耗时13-15分钟，其中67%为手动操作，33%依赖AI协助，用户满意度评分达73.11分，透明度和可控性获最高评价。
目前，WebSeek仍处于研究原型阶段，支持Chrome 130+和Edge 140+浏览器。研究团队正优化大规模数据管理功能，探索分层界面设计和智能分组方案，同时改进上下文筛选算法以提升响应速度。该技术框架不仅适用于网页数据分析，未来还可扩展至文档处理、图像分析等领域，为非技术用户提供更友好的AI协作工具。
