Почему мультимодальные модели не видят веб-интерфейсы
Сегодня модели взаимодействуют с интерфейсами двумя способами: читают исходный код (HTML, CSS, JavaScript, бэкенд) или анализируют скриншоты. Оба подхода неэффективны — код не показывает, как интерфейс выглядит после рендера и какие элементы реально доступны пользователю, а скриншоты требуют анализа огромного количества пикселей. Браузер уже располагает геометрией каждого элемента, его состоянием и видимостью. • **Код скрывает реальность** — не видны смещения элементов, перекрытия, скрытые или недоступные части интерфейса • **Скриншоты дороги** — нужны разные viewport-ы, разные состояния (hover, focus, модальные окна, загрузка, видео) • **Требуется встроенный модуль** — постоянное восприятие структуры вместо временной «руки», которую агент переписывает как скрипт
AI-обработка оригинала Habr AI; редакция Hamidun News
Две неудачные стратегии
Сегодня мультимодальные модели взаимодействуют с веб-сайтами двумя способами. Первый — читать исходный код: HTML, CSS, JavaScript, бэкенд. Второй — смотреть на скриншоты. На практике оба подхода неэффективны.
Код не показывает реальность. По исходной разметке модель не узнает, где находятся элементы после рендера, перекрыты ли они друг другом, уехала ли кнопка за экран. По коду не видно, что элемент существует в разметке, но недоступен пользователю. Контекст можно расширить до миллиона токенов, но код не даёт интерфейса в его реальном состоянии.
Скриншоты решают часть проблем, но ценой полного перерасхода. Один кадр недостаточен. Нужны разные размеры окна просмотра (viewport), разные состояния элементов, наведение курсора (hover), фокус (focus), модальные окна, процессы загрузки, динамические изменения. Для полного понимания могут потребоваться видео. Задача, которую браузер уже понимает как структуру элементов, их геометрию и состояния, превращается в тяжелый анализ пикселей — дорого и неэффективно.
Как видит человек
Мы смотрим на сайт иначе. Почти мгновенно различаем текст, фон, кнопки, границы, поля ввода, меню, модальные окна. При наведении видим интерактивные изменения: меняется цвет кнопки, появляется обратная связь. Нам не нужно восстанавливать интерфейс ни из кода, ни из пикселей.
Мы видим структуру. Видим овал с текстом «войти» — и сразу понимаем, что это кнопка. Видим границы блоков и иерархию элементов. Для всего этого не требуется анализировать каждый пиксель или изучать все стили и разметку.
Третий слой восприятия
Мультимодальные модели должны видеть так же. Интерфейсы должны быть для них не просто кодом или картинкой, а структурированным представлением, пригодным для понимания страницы, проверки верстки и взаимодействия с UI.
Не требуется отказываться от трансформеров. Модели нуждаются в новом встроенном модуле восприятия — способе видеть интерфейс как структуру элементов, их состояния, видимость и геометрию. Не в виде временной «руки», которую агент каждый раз переписывает как скрипт, а в виде фундаментального способа восприятия.
Такой модуль позволит решать широкий спектр задач — от анализа интерфейсов до разработки, от проверки верстки до автоматизации — оставаясь при этом универсальной. Это не попытка продать готовое решение, а попытка зафиксировать проблему: мультимодальные модели имеют грубый инструмент для работы с интерфейсами и нуждаются в более специализированном способе восприятия.
- 29 окт. 2026 г.Агенты учатся на невезении: уроки LLM переносят случайный сбой в решения
- 29 окт. 2026 г.Liquid AI выпустила LFM3: шесть мультимодальных моделей на 2B с контекстом 256K
- 28 окт. 2026 г.AdaPRA поднял Qwen 80B на 24,5 пункта в data science-лидербордах
- 28 окт. 2026 г.AOS-Bench показал: агенты с разницей 0,6 пункта доставляют 54% и 68% задач
Вопросы и ответы по материалу
Что известно по теме: две неудачные стратегии?
Сегодня мультимодальные модели взаимодействуют с веб-сайтами двумя способами. Первый — читать исходный код: HTML, CSS, JavaScript, бэкенд. Второй — смотреть на скриншоты. На практике оба подхода неэффективны. Код не показывает реальность. По исходной разметке модель не узнает, где находятся элементы после рендера, перекрыты ли они друг другом, уехала ли кнопка за экран. По коду не видно, что элемент существует в разметке, но недоступен пользователю. Контекст можно расширить до миллиона токенов, но код не даёт интерфейса в его реальном состоянии. Скриншоты решают часть пробл
Что известно по теме: как видит человек?
Мы смотрим на сайт иначе. Почти мгновенно различаем текст, фон, кнопки, границы, поля ввода, меню, модальные окна. При наведении видим интерактивные изменения: меняется цвет кнопки, появляется обратная связь. Нам не нужно восстанавливать интерфейс ни из кода, ни из пикселей. Мы видим структуру. Видим овал с текстом «войти» — и сразу понимаем, что это кнопка. Видим границы блоков и иерархию элементов. Для всего этого не требуется анализировать каждый пиксель или изучать все стили и разметку.
Что известно по теме: третий слой восприятия?
Мультимодальные модели должны видеть так же. Интерфейсы должны быть для них не просто кодом или картинкой, а структурированным представлением, пригодным для понимания страницы, проверки верстки и взаимодействия с UI. Не требуется отказываться от трансформеров. Модели нуждаются в новом встроенном модуле восприятия — способе видеть интерфейс как структуру элементов, их состояния, видимость и геометрию. Не в виде временной «руки», которую агент каждый раз переписывает как скрипт, а в виде фундаментального способа восприятия. Такой модуль позволит решать широкий спектр задач —
От чтения про ИИ-агентов — к запуску своего агента за вечер
Пошаговая сборка автономных агентов и MCP-связок в Hamidun Academy (academy.hamidun.com) (72 часа бесплатно) или мгновенный запуск готовых мультишаговых агентов в облаке Nomad.
Главное из мира ИИ — раз в неделю
7 ключевых событий недели, отобранных вручную. Без шума, репостов и пресс-релизов.
Готово! Проверьте почту — мы отправили подтверждение.