Holo3: สุดยอดโมเดลการใช้งานคอมพิวเตอร์?

สรุปโดยย่อ

H Company เปิดตัว Holo3 เมื่อวันที่ 31 มีนาคม 2026 ซึ่งเป็นโมเดล Mixture-of-Experts ที่ทำคะแนนได้ 78.85% ใน OSWorld-Verified ซึ่งเป็นคะแนนสูงสุดเท่าที่เคยบันทึกไว้ในเกณฑ์มาตรฐานการใช้งานคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อปชั้นนำ มันเอาชนะ GPT-5.4 และ Opus 4.6 ได้ในราคาที่ถูกกว่ามาก API พร้อมใช้งานแล้ว และรุ่น 35B เป็นแบบโอเพนเวทบน HuggingFace ภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0

ช่องว่างในการใช้งานคอมพิวเตอร์ที่นักพัฒนาส่วนใหญ่ยังแก้ไม่ได้

คุณได้ทำให้ API ของคุณเป็นอัตโนมัติแล้ว CI/CD pipeline ของคุณก็ทำงานได้อย่างราบรื่น แต่ก็ยังมีงานบางประเภทที่ทำลายระบบอัตโนมัติทุกรูปแบบ: ซอฟต์แวร์องค์กรแบบเก่าที่ไม่มี API, แอปเดสก์ท็อปที่สร้างก่อนยุค REST, เวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอนที่ต้องข้ามผ่าน UI ห้าแบบที่แตกต่างกัน

เครื่องมือ RPA แบบดั้งเดิม (UiPath, Automation Anywhere) จัดการสิ่งนี้ด้วยสคริปต์พิกัดหน้าจอที่เปราะบางซึ่งจะเสียหายทุกครั้งที่ UI เปลี่ยนแปลง ทางเลือกอื่นคือการทำงานด้วยตนเอง

AI สำหรับการใช้งานคอมพิวเตอร์เปลี่ยนสมการนั้น โมเดลที่สามารถมองเห็นภาพหน้าจอและสั่งการคลิก, พิมพ์, และเลื่อนหน้าจอ สามารถนำทาง GUI ใดก็ได้โดยไม่จำเป็นต้องมี API Holo3 ซึ่งเปิดตัวเมื่อวันที่ 31 มีนาคม 2026 โดย H Company ที่ตั้งอยู่ในปารีส เป็นโมเดลที่แข็งแกร่งที่สุดที่เปิดเผยต่อสาธารณะสำหรับงานประเภทนี้ในปัจจุบัน

💡

หากคุณกำลังสร้างเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติหรือทดสอบไปป์ไลน์ที่เกี่ยวข้องกับซอฟต์แวร์เดสก์ท็อป API ของ Holo3 เป็นสิ่งที่ควรทำความเข้าใจตอนนี้ และหากคุณใช้ Apidog เพื่อออกแบบและทดสอบ API ของคุณ ส่วนด้านล่างจะแสดงให้คุณเห็นอย่างละเอียดว่าคุณจะผสานการเรียก Holo3 เข้ากับเวิร์กโฟลว์ของคุณได้อย่างไร

ปุ่ม

Holo3 คืออะไร?

Holo3 คือโมเดล AI สำหรับการใช้งานคอมพิวเตอร์: คุณให้ภาพหน้าจอของเดสก์ท็อปหรือเบราว์เซอร์กับมัน บอกงานที่ต้องการให้เสร็จสมบูรณ์ แล้วมันจะส่งการกระทำ (การคลิก, การกดแป้นพิมพ์, คำสั่งเลื่อนหน้าจอ) เพื่อดำเนินการบนหน้าจอนั้น คุณจับภาพผลลัพธ์ ถ่ายภาพหน้าจออีกครั้ง และทำซ้ำจนกว่างานจะเสร็จสิ้น

H Company มีให้เลือกสองรุ่น:

Holo3-122B-A10B — รุ่นเรือธง พารามิเตอร์รวม 122B, ใช้งานจริง 10B (MoE แบบ sparse) API โฮสต์อยู่ที่ hcompany.ai/holo-models-api เท่านั้น สร้างสถิติเกณฑ์มาตรฐานปัจจุบัน
Holo3-35B-A3B — รวม 35B, ใช้งานจริง 3B เป็นแบบโอเพนเวทบน HuggingFace ภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 มีบริการฟรีบน H Company's inference API สามารถติดตั้งเองได้

สถาปัตยกรรม MoE (mixture of experts) หมายความว่ามีเพียงส่วนเล็กๆ ของพารามิเตอร์เท่านั้นที่ทำงานต่อโทเค็น ดังนั้นโมเดลจึงมีค่าใช้จ่ายในการรันที่ถูกกว่ามากเมื่อเทียบกับจำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมด H Company ระบุว่า Holo3-122B-A10B มีค่าใช้จ่ายน้อยกว่า GPT-5.4 และ Opus 4.6 เมื่อพิจารณาต่อหนึ่งงาน

OSWorld-Verified: เกณฑ์มาตรฐานนี้วัดผลอะไรจริงๆ

OSWorld-Verified เป็นเกณฑ์มาตรฐานชั้นนำสำหรับการประเมินการใช้งาน AI คอมพิวเตอร์ ซึ่งแตกต่างจากเกณฑ์มาตรฐานที่ให้คะแนนจากข้อความเอาต์พุต OSWorld ทดสอบการดำเนินการ: เอเจนต์ต้องทำงานจริงบนคอมพิวเตอร์จริงให้สำเร็จ และความสำเร็จจะได้รับการตรวจสอบโดยการตรวจสอบสถานะจริงของระบบหลังจากนั้น

งานครอบคลุมระดับความซับซ้อนที่หลากหลาย:

งานแอปพลิเคชันเดียว (เปิดไฟล์, กรอกฟอร์ม, คัดลอกข้อมูลระหว่างเซลล์)
เวิร์กโฟลว์ข้ามแอปพลิเคชัน (ดึงค่าจาก PDF, อัปเดตสเปรดชีต, ส่งอีเมลยืนยัน)
ลำดับงานหลายแอปพลิเคชันที่ยาวนานซึ่งต้องใช้การให้เหตุผลข้ามหลายระบบโดยไม่สูญเสียบริบท

Holo3-122B-A10B ได้คะแนน 78.85% ใน OSWorld-Verified เพื่อให้เห็นภาพ: คะแนนที่สูงกว่า 40% ถือเป็นความล้ำสมัยจนกระทั่งเมื่อไม่นานมานี้ โมเดลชั้นนำก่อนหน้านี้จาก Anthropic และ OpenAI อยู่ในช่วง 60-65%

ช่องว่างนี้มีความสำคัญที่สุดในช่วงท้ายของเกณฑ์มาตรฐานที่ยากลำบาก เกณฑ์มาตรฐานภายในของ H Company (H Corporate Benchmarks) ซึ่งประกอบด้วย 486 งานในด้าน E-commerce, ซอฟต์แวร์ธุรกิจ, การทำงานร่วมกัน, และเวิร์กโฟลว์หลายแอปพลิเคชัน แสดงให้เห็นว่า Holo3 ก้าวหน้าเป็นพิเศษในงานที่เกี่ยวข้องกับหลายแอปพลิเคชัน ซึ่งเป็นงานที่ต้องประสานข้อมูลข้ามหลายแอปพลิเคชันพร้อมกัน

Holo3 ได้รับการฝึกฝนอย่างไร: วงล้อการเรียนรู้แบบ Agentic Learning Flywheel

โมเดล AI สำหรับการใช้งานคอมพิวเตอร์ส่วนใหญ่ได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลสาธิตแบบคงที่ H Company ได้สร้างวงจรการฝึกอบรมแบบต่อเนื่องที่พวกเขาเรียกว่า Agentic Learning Flywheel:

ข้อมูลนำทางสังเคราะห์ (Synthetic Navigation Data) — คำสั่งที่สร้างโดยมนุษย์และ AI สร้างตัวอย่างการนำทางที่เฉพาะเจาะจงตามสถานการณ์
การเสริมข้อมูลนอกโดเมน (Out-of-Domain Augmentation) — สถานการณ์ต่างๆ ได้รับการขยายโปรแกรมเพื่อให้ครอบคลุมสถานะ UI ที่ไม่คาดคิดและกรณีพิเศษ
การเรียนรู้เสริมแรงที่คัดสรร (Curated Reinforcement Learning) — ข้อมูลแต่ละตัวอย่างจะถูกคัดกรองและนำไปใช้ในไปป์ไลน์ RL เพื่อเพิ่มอัตราการทำงานให้สำเร็จโดยตรง

ข้อมูลการฝึกฝนมาจาก Synthetic Environment Factory — ระบบที่เอเจนต์การเขียนโค้ดสร้างแอปพลิเคชันเว็บองค์กรที่สมบูรณ์แบบจากศูนย์ตามข้อกำหนดของสถานการณ์ สภาพแวดล้อมเหล่านี้ประกอบด้วยงานที่ตรวจสอบได้พร้อมสคริปต์การตรวจสอบความถูกต้องแบบ end-to-end ทำให้โมเดลได้รับการฝึกฝนบนเวิร์กโฟลว์ธุรกิจที่สมจริงแทนที่จะเป็นตัวอย่างง่ายๆ

ผลลัพธ์: Holo3 มีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดล Qwen3.5 พื้นฐานที่มีจำนวนพารามิเตอร์มากกว่าในงานเกณฑ์มาตรฐานเดียวกัน สถาปัตยกรรมเพียงอย่างเดียวไม่สามารถอธิบายความแตกต่างนี้ได้ แต่วิธีการฝึกฝนต่างหากที่ทำได้

วิธีการเรียกใช้งาน Holo3 API

Holo3 API ใช้รูปแบบการวนลูปจับภาพหน้าจอ-ดำเนินการตามมาตรฐาน นี่คือขั้นตอนพื้นฐาน:

1. ตั้งค่าการยืนยันตัวตน

# H Company Inference API base URL
https://api.hcompany.ai/v1

# Header
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json

รับ API key ของคุณได้ที่ hcompany.ai/holo-models-api รุ่นฟรีครอบคลุม Holo3-35B-A3B

2. ส่งภาพหน้าจอพร้อมงาน

import base64
import httpx

# Capture your screen (example using pyautogui)
import pyautogui
screenshot = pyautogui.screenshot()
screenshot.save("/tmp/screen.png")

with open("/tmp/screen.png", "rb") as f:
    image_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()

response = httpx.post(
    "https://api.hcompany.ai/v1/computer-use",
    headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"},
    json={
        "model": "holo3-122b-a10b",
        "task": "Open the invoice folder and find the most recent PDF",
        "screenshot": image_b64,
        "screen_width": 1920,
        "screen_height": 1080
    }
)

action = response.json()
print(action)

3. แยกวิเคราะห์และดำเนินการ

API จะส่งคืนการกระทำที่มีโครงสร้างที่คุณสามารถดำเนินการบนเครื่องโฮสต์:

{
  "action_type": "click",
  "coordinate": [245, 380],
  "reasoning": "The invoice folder icon is visible at this position"
}

ประเภทการกระทำประกอบด้วย: click (คลิก), double_click (ดับเบิลคลิก), right_click (คลิกขวา), type (พิมพ์), key (กดปุ่ม), scroll (เลื่อน), screenshot_request (เมื่อโมเดลต้องการภาพหน้าจอใหม่), และ task_complete (งานเสร็จสมบูรณ์)

4. วนซ้ำจนกว่าจะเสร็จสมบูรณ์

def run_computer_use_task(task: str, max_steps: int = 20):
    for step in range(max_steps):
        screenshot = capture_screen()
        response = call_holo3_api(task, screenshot)
        action = response["action"]

        if action["action_type"] == "task_complete":
            print(f"Done in {step + 1} steps")
            return response["result"]

        execute_action(action)

    raise TimeoutError("Task not completed within step limit")

การทดสอบการเรียก Holo3 API ด้วย Apidog

เมื่อคุณเรียกใช้งาน Holo3 API แล้ว คุณจำเป็นต้องตรวจสอบว่าการผสานรวมของคุณทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับระบบอัตโนมัติในระดับการผลิต Apidog จัดการเรื่องนี้ได้อย่างเรียบร้อย

นำเข้า Endpoint: ใน Apidog ให้สร้างคำขอ HTTP ใหม่ไปยัง https://api.hcompany.ai/v1/computer-use เพิ่ม Authorization header ของคุณเป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม เพื่อที่คุณจะไม่ต้องใส่ key โดยตรงในโค้ด

ตั้งค่าการตรวจสอบคำขอ: การยืนยันการทดสอบของ Apidog ช่วยให้คุณตรวจสอบโครงสร้างการตอบกลับได้โดยอัตโนมัติ:

// In Apidog's post-response script
pm.test("Action type is valid", () => {
    const validActions = ["click", "type", "key", "scroll", "task_complete", "screenshot_request"];
    pm.expect(validActions).to.include(pm.response.json().action.action_type);
});

pm.test("Coordinates are within screen bounds", () => {
    const action = pm.response.json().action;
    if (action.coordinate) {
        pm.expect(action.coordinate[0]).to.be.within(0, 1920);
        pm.expect(action.coordinate[1]).to.be.within(0, 1080);
    }
});

จำลอง API ระหว่างการพัฒนา: ใช้ Smart Mock ของ Apidog เพื่อสร้างการตอบสนอง Holo3 ที่สมจริงโดยไม่ต้องเรียกใช้งาน API จริง ซึ่งช่วยประหยัดเครดิตระหว่างการทดสอบการผสานรวม และช่วยให้ส่วนหน้าหรือเลเยอร์การจัดการสามารถพัฒนาไปพร้อมกันได้

เรียกใช้สถานการณ์ทดสอบ: เชื่อมโยงคำขอ Holo3 หลายรายการใน Apidog Test Scenario เพื่อจำลองการวนลูปงานหลายขั้นตอนให้สมบูรณ์ คุณสามารถตรวจสอบว่าลำดับการกระทำสอดคล้องกันในแต่ละขั้นตอนก่อนที่จะเรียกใช้บนเครื่องจริง

Holo3 เทียบกับ Claude Computer Use เทียบกับ OpenAI Operator

	Holo3-122B	Holo3-35B	Claude Computer Use	OpenAI Operator
OSWorld-Verified	78.85%	~55% (ประมาณการ)	~65%	~62%
การเข้าถึง API	ใช่	ใช่ (มีเวอร์ชันฟรี)	ใช่	ใช่
น้ำหนักแบบเปิด	ไม่	ใช่ (Apache 2.0)	ไม่	ไม่
สามารถโฮสต์เองได้	ไม่	ใช่	ไม่	ไม่
ราคาเทียบกับ GPT-5.4	ต่ำกว่า	ต่ำกว่ามาก	เทียบเคียงกัน	ราคา GPT-5.4
ดีที่สุดสำหรับ	องค์กรระดับโปรดักชัน	การพัฒนา/ทดสอบ/โอเพนซอร์ส	ระบบนิเวศ Anthropic	ระบบนิเวศ OpenAI

ทางเลือกที่ใช้งานได้จริงขึ้นอยู่กับชุดเทคโนโลยีของคุณ:

Holo3-122B หากคุณต้องการความแม่นยำสูงสุดในเวิร์กโฟลว์หลายแอปพลิเคชันที่ซับซ้อน และค่าใช้จ่ายมีความสำคัญรองลงมาจากความน่าเชื่อถือ
Holo3-35B สำหรับการพัฒนา, การทดสอบ, โปรเจกต์โอเพนซอร์ส, หรือเมื่อคุณต้องการโฮสต์เอง
Claude Computer Use หากคุณใช้ระบบนิเวศของ Anthropic อยู่แล้ว และต้องการการเรียกเก็บเงิน API แบบรวมศูนย์
OpenAI Operator หากคุณใช้ GPT-5.4 ที่อื่นและต้องการความสัมพันธ์กับผู้ให้บริการรายเดียว

กรณีการใช้งานระดับองค์กร

Holo3 ครอบคลุมเวิร์กโฟลว์ที่ไม่มีโซลูชันที่ใช้ API ได้อย่างราบรื่น:

การป้อนข้อมูลระบบเดิม — ระบบ ERP และ CRM จากยุค 2000 ที่ไม่มี REST API Holo3 สามารถนำทาง UI บนเดสก์ท็อปและป้อนหรือดึงข้อมูลได้โดยไม่จำเป็นต้องมีโครงการปรับปรุงระบบ
การกระทบยอดข้ามแพลตฟอร์ม — ดึงตัวเลขจาก PDF, ตรวจสอบกับสเปรดชีตภายใน, อัปเดตแดชบอร์ดของบุคคลที่สาม Holo3 จัดการลำดับการทำงานทั้งหมดโดยอัตโนมัติ
การทดสอบ Regression สำหรับเว็บแอป — แทนที่จะดูแลสคริปต์ Selenium ที่เปราะบางซึ่งผูกติดกับ ID ขององค์ประกอบต่างๆ ให้ชี้ Holo3 ไปยังสภาพแวดล้อมการทดสอบของคุณด้วยคำอธิบายงานที่เป็นภาษาธรรมดา มันจะปรับตัวเข้ากับการเปลี่ยนแปลง UI โดยไม่ต้องอัปเดตตัวเลือก
ข้อมูลข่าวกรองการแข่งขัน — เรียกดูและดึงข้อมูลที่มีโครงสร้างจากเว็บไซต์ที่บล็อกการสกรัปข้อมูลแบบปกติอย่างเป็นระบบ

เกณฑ์มาตรฐาน H Corporate Benchmarks ของ H Company แสดงให้เห็นว่า Holo3 ให้ผลลัพธ์ที่แข็งแกร่งในทั้งสี่ประเภท: E-commerce, ซอฟต์แวร์ธุรกิจ, การทำงานร่วมกัน, และเวิร์กโฟลว์หลายแอปพลิเคชัน เวิร์กโฟลว์หลายแอปพลิเคชันแสดงช่องว่างประสิทธิภาพที่ใหญ่ที่สุดเมื่อเทียบกับคู่แข่ง — งานที่ต้องใช้การให้เหตุผลข้ามหลายแอปพลิเคชันโดยไม่สูญเสียสถานะเป็นจุดที่วิธีการฝึกอบรมให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

ก้าวต่อไป: Adaptive Agency

H Company พูดตรงไปตรงมาเกี่ยวกับสิ่งที่จะมาหลังจาก Holo3 งานปัจจุบันของพวกเขามุ่งเน้นไปที่ Adaptive Agency — โมเดลที่ไม่ได้เพียงแค่นำทางซอฟต์แวร์ที่เคยเห็นมาก่อน แต่ยังเรียนรู้ที่จะนำทางซอฟต์แวร์องค์กรแบบใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้แบบเรียลไทม์

โมเดล AI สำหรับการใช้งานคอมพิวเตอร์ในปัจจุบัน รวมถึง Holo3 ยังคงได้รับการฝึกฝนในชุดสภาพแวดล้อมซอฟต์แวร์ที่จำกัด เอเจนต์ที่เจอเครื่องมือภายในที่กำหนดเองซึ่งไม่เคยเห็นมาก่อนจะมีอัตราความสำเร็จต่ำกว่าแอปมาตรฐาน Adaptive Agency มีเป้าหมายที่จะปิดช่องว่างนั้น: โมเดลจะให้เหตุผลเกี่ยวกับโครงสร้างซอฟต์แวร์ตั้งแต่ครั้งแรกที่พบ สร้างแบบจำลองการทำงาน และดำเนินการงานโดยไม่จำเป็นต้องมีข้อมูลการฝึกอบรมล่วงหน้า

หาก H Company ทำได้สำเร็จ ก็จะเป็นการขจัดข้อจำกัดหลักที่ยังคงเหลืออยู่ของ AI สำหรับการใช้งานคอมพิวเตอร์ในการใช้งานระดับองค์กร

สรุป

Holo3 สร้างมาตรฐานใหม่สำหรับการใช้งานคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อป ด้วยคะแนน 78.85% ใน OSWorld-Verified มันดีกว่า Claude และโมเดลที่ใช้ GPT อย่างเห็นได้ชัดในงานหลายขั้นตอนที่ซับซ้อน รุ่นฟรีของ Holo3-35B-A3B และน้ำหนักแบบเปิด Apache 2.0 ทำให้เข้าถึงได้สำหรับนักพัฒนาในการทดสอบโดยไม่มีค่าใช้จ่ายล่วงหน้า

รูปแบบการผสานรวมเป็นแบบตรงไปตรงมา: จับภาพหน้าจอ, ส่ง POST ไปยัง API, ดำเนินการตามที่ API ส่งกลับมา, ทำซ้ำ สิ่งที่ Apidog ช่วยคือการทำให้การผสานรวมนั้นน่าเชื่อถือ — การตรวจสอบโครงสร้างการตอบสนอง, การจำลองระหว่างการพัฒนา, และการเรียกใช้สถานการณ์ทดสอบก่อนที่คุณจะนำไปใช้งานจริง

หากคุณกำลังสร้างสิ่งใดก็ตามที่เกี่ยวข้องกับ GUI ของเดสก์ท็อป ลองใช้ Apidog ฟรีและทดสอบการผสานรวม Holo3 ของคุณก่อนที่จะนำไปใช้งานจริง

ปุ่ม

คำถามที่พบบ่อย

Holo3 คืออะไร? Holo3 คือโมเดล AI สำหรับการใช้งานคอมพิวเตอร์จาก H Company ที่รับภาพหน้าจอเป็นข้อมูลนำเข้า และส่งกลับการกระทำ (การคลิก, การกดแป้นพิมพ์, การเลื่อน) เพื่อทำงานให้สำเร็จบนเดสก์ท็อปหรือเบราว์เซอร์ ได้คะแนน 78.85% ในเกณฑ์มาตรฐาน OSWorld-Verified ซึ่งเป็นผลลัพธ์สูงสุดที่เคยบันทึกไว้ในการทดสอบนั้น

Holo3 เป็นโอเพนซอร์สหรือไม่? Holo3-35B-A3B ซึ่งเป็นรุ่นที่เล็กกว่าเป็นแบบโอเพนเวทภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 และสามารถดาวน์โหลดได้จาก HuggingFace ส่วน Holo3-122B-A10B ซึ่งเป็นรุ่นเรือธงนั้นใช้งานได้ผ่าน API เท่านั้น ทั้งสองรุ่นมีให้บริการผ่าน inference API ของ H Company โดยมีเวอร์ชันฟรีสำหรับโมเดล 35B

เกณฑ์มาตรฐาน OSWorld ทำงานอย่างไร? OSWorld ทดสอบเอเจนต์ AI กับงานคอมพิวเตอร์จริง — การนำทางเว็บ, การจัดการไฟล์, เวิร์กโฟลว์ข้ามแอป ความสำเร็จจะถูกตรวจสอบโดยการตรวจสอบสถานะจริงของระบบหลังจากที่เอเจนต์ทำงาน ไม่ใช่โดยการประเมินข้อความเอาต์พุต งานต่างๆ มีตั้งแต่การดำเนินการแอปพลิเคชันเดียวไปจนถึงลำดับงานหลายแอปพลิเคชันที่ยาวนาน

Holo3 เปรียบเทียบกับ Claude Computer Use อย่างไร? Holo3-122B ได้คะแนนสูงกว่าใน OSWorld-Verified (78.85% เทียบกับประมาณ 65% สำหรับ Claude) และยังมีค่าใช้จ่ายต่อภารกิจที่ถูกกว่า Claude Computer Use ยังคงเป็นทางเลือกที่ดีสำหรับทีมที่ใช้ Anthropic API อยู่แล้วและต้องการความสัมพันธ์ในการเรียกเก็บเงินเพียงเจ้าเดียว

ฉันสามารถรัน Holo3 บนเครื่องของฉันเองได้หรือไม่? ได้ หากคุณใช้ Holo3-35B-A3B น้ำหนักโมเดลมีอยู่ใน HuggingFace ภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 โมเดล 122B มีเฉพาะ inference API เท่านั้น

กรณีการใช้งานหลักสำหรับ API การใช้งานคอมพิวเตอร์คืออะไร? การทำระบบอัตโนมัติสำหรับระบบเดิม (ที่ไม่มี REST API), เวิร์กโฟลว์ข้อมูลข้ามแอป, การทดสอบ Regression ของเว็บแอปโดยไม่ต้องใช้ Selector ที่เปราะบาง, การสกรัปข้อมูลเพื่อข่าวกรองการแข่งขัน, และเวิร์กโฟลว์เดสก์ท็อปใดๆ ที่ปัจจุบันต้องอาศัยการโต้ตอบด้วยตนเองจากมนุษย์

ฉันจะทดสอบการผสานรวม Holo3 API ของฉันได้อย่างไร? ใช้ Apidog เพื่อนำเข้า Endpoint, ตั้งค่าการยืนยันการตรวจสอบการตอบสนอง, จำลอง API ระหว่างการพัฒนา, และเชื่อมโยงคำขอเข้ากับสถานการณ์ทดสอบ สิ่งนี้ช่วยตรวจจับปัญหาการผสานรวมก่อนที่คุณจะเรียกใช้ระบบอัตโนมัติบนเครื่องจริง

"Adaptive Agency" ในแผนงานของ Holo3 คืออะไร? H Company กำลังทำงานกับโมเดลที่สามารถนำทางซอฟต์แวร์องค์กรที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้ โดยเรียนรู้โครงสร้าง UI แบบเรียลไทม์ แทนที่จะอาศัยข้อมูลการฝึกอบรมที่มีอยู่ก่อนหน้านี้ สิ่งนี้จะช่วยขจัดข้อจำกัดหลักที่ยังคงเหลืออยู่ของ AI สำหรับการใช้งานคอมพิวเตอร์ในการปรับใช้ระดับองค์กรที่กำหนดเองอย่างสมบูรณ์