隨著 AI 代理越來越多地代替使用者進行網頁瀏覽、點選和表單填寫，一個在瀏覽器中顯示正常的網站可能對代理來說卻難以操作。按鈕沒有標籤、頁面依賴 JavaScript 載入、連結未出現在代理可讀取的頁面結構中——這些問題都會導致代理導航失敗。OpenIngress 正是為解決這一問題而生的開源工具。
OpenIngress 的核心流程分為四個階段：爬取、分析、探索和報告。在爬取階段，它使用 Playwright 進行廣度優先搜尋，獲取頁面的 DOM 樹、螢幕截圖和無障礙快照。這些資料被用於構建頁面導航圖。分析階段則對爬取結果進行靜態可操作性評估，包括標籤覆蓋率、hydration 狀態檢查以及差距分類，從而識別出諸如未標籤按鈕、僅透過 JavaScript 載入內容等常見問題。
接下來是探索階段，開發者需要配置 LLM API 金鑰（相容 OpenAI、Azure、Gemini、Ollama 等）。OpenIngress 會利用 LLM 引導的探索任務，嘗試模擬代理完成指定的導航或操作，並記錄過程中的所有障礙和失敗點。最後，報告階段會生成詳細的指標，包括頁面覆蓋率和導航斷點，並支援 Markdown 格式匯出，方便團隊分享和迭代。
技術棧方面，OpenIngress 的後端採用 Flask 和 Gunicorn，自動化依賴 Playwright（Chromium），前端使用 Vue 3 和 Vite，資料儲存預設使用本地檔案系統，也可選 Supabase。快速啟動只需複製 .env 檔案，設定 LLM_API_KEY，然後執行 make install、make backend 和 make frontend 即可。預設爬取深度為 3 級，最多 100 個頁面。
透過使用 OpenIngress，開發者可以在 AI 代理大規模部署之前，主動發現並修復網站的可操作性痛點，確保網站在代理驅動的瀏覽體驗中表現良好，從而提升 AI 生態下的使用者體驗。