企业级自动化分层架构设计与实现

1. 项目背景与核心需求

在企业级自动化场景中，我们经常需要面对多个业务系统并存的情况。以销售系统和OA系统为例，虽然它们都基于浏览器操作，但各自有着完全不同的业务逻辑和操作流程。传统的一刀切式自动化方案往往面临两个困境：

1. 公共动作与定制动作的冲突：基础操作（如点击、输入）可以通用，但登录、数据查询等业务操作需要差异化实现
2. 知识库的隔离与共享：各系统有专属的业务规则文档，同时又需要遵守统一的自动化规范

我在实际项目中采用的解决方案是通过分层架构实现"公共底座+业务扩展"的模式。具体来说：

• 底层保留所有系统的公共操作（点击、导航等）
• 中间层通过继承机制实现业务定制（销售登录、OA审批等）
• 上层通过知识库动态加载实现业务规则的灵活配置

这种架构带来的直接收益是：当新增第三个业务系统（如HR系统）时，只需新增一个hr_custom_service.py并配置对应的知识库文件，无需修改任何底层代码。

2. 架构设计与核心组件

2.1 整体架构分层

code复制browser_use/
├── agent/
│   ├── service.py         # 核心Agent类（改造后支持动态加载）
│   ├── knowledge_base.py  # 新增知识库服务
│   └── prompts.py         # 改造后的提示词生成器
├── controller/
│   ├── service.py         # 公共Controller基类
│   └── custom/            # 各业务系统定制Controller
│       ├── sale_custom_service.py
│       └── oa_custom_service.py
└── knowledge_base/        # 各系统知识库文档
    ├── sale_system_kb.md
    ├── oa_system_kb.md
    └── common_rules.md    # 公共规则文档

2.2 关键组件职责

1. KnowledgeBaseService
   实现知识库的按需加载和组合，核心方法：

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