在信息爆炸的時代，人們每天需要處理大量來自不同網站的數據，無論是比較商品價格還是驗證新聞真實性，傳統方式往往需要在多個瀏覽器標簽間反復切換，手動整理數據不僅效率低下，還容易出錯。針對這一痛點，香港科技大學研究團隊開發了一款名為WebSeek的智能瀏覽器插件，通過創新的人機協作模式，將數據處理過程轉變為直觀、可控的互動體驗。

WebSeek的核心設計理念是打破傳統AI工具的“黑箱”模式，將數據轉化為可觸摸、可操作的“積木塊”。用戶可以像拼樂高一樣，直接拖拽表格、圖表或文本片段進行組合分析，同時AI助手會根據上下文提供實時建議。例如，當用戶從電商網站提取商品信息時，系統會自動識別同類產品并建議批量提取；在整合多源數據時，AI會智能匹配字段并提示合并方案。這種透明化的協作方式，讓用戶既能借助AI提升效率，又能全程掌控分析過程。

研究團隊將人機協作分為三種模式：即時建議、策略建議和對話協作。即時建議模式會在用戶操作時提供實時提示，如自動填充表格空白項；策略建議模式則在用戶暫停思考時，在側邊欄推薦復雜操作方案，如數據可視化或表格合并；對話協作模式則支持自然語言交互，用戶可通過“@”符號精準調用工作區中的數據對象。三種模式可根據任務階段自動切換，例如數據提取階段以即時建議為主，分析階段則側重策略建議。

技術實現上，WebSeek采用“工具調用”架構，AI扮演“項目經理”角色，根據任務需求組合調用專業工具。例如，數據提取工具可精準識別網頁元素，轉換工具能統一貨幣單位或時間格式，可視化工具則支持動態圖表生成。系統會持續收集用戶操作歷史、網頁結構、對話記錄等上下文信息，確保建議的精準性。為避免干擾用戶，當檢測到手動編輯時，AI會自動暫停相關區域的建議功能。

在購物決策場景測試中，用戶需綜合比較亞馬遜和eBay的相機價格、評分及技術參數。通過WebSeek，用戶首先創建工作空間并導入電商鏈接，AI隨即建議提取產品列表。當用戶手動選擇兩款商品后，系統自動識別模式并批量抓取全頁數據，隨后通過對話功能添加缺失字段。合并兩個平臺的數據時，AI不僅提示統一貨幣單位，還生成價格-評分散點圖，幫助用戶快速定位性價比最優產品。點擊圖表數據點可直接跳轉至原始網頁，實現全流程可追溯。

用戶體驗研究顯示，15名不同背景的測試者均能獨立完成新聞驗證和產品比較任務，且對決策結果信心度顯著提升。用戶普遍贊賞即時建議的準確性，認為其大幅減少了重復操作。策略建議功能則呈現兩極分化：目標明確的用戶認為建議靈活性不足，而探索型用戶則肯定其啟發性。90%的參與者表示，數據積木的可視化操作讓他們感覺“掌控力更強”，甚至有用戶創造性地將多個圖表并排對比，或自定義計算公式評估產品。

性能測試中，WebSeek在50項復雜任務中保持了高準確率，簡單任務達100%，中等難度任務98.7%，復雜任務超80%，響應時間多在20秒內。錯誤主要源于數據類型識別偏差，但系統會立即提示并提供修正選項。真實用戶測試顯示，任務平均耗時13-15分鐘，其中67%為手動操作，33%依賴AI協助，用戶滿意度評分達73.11分，透明度和可控性獲最高評價。

目前，WebSeek仍處于研究原型階段，支持Chrome 130+和Edge 140+瀏覽器。研究團隊正優化大規模數據管理功能，探索分層界面設計和智能分組方案，同時改進上下文篩選算法以提升響應速度。該技術框架不僅適用于網頁數據分析，未來還可擴展至文檔處理、圖像分析等領域，為非技術用戶提供更友好的AI協作工具。