这是一个非常清晰且具有高度可行性的**“拟人化递归（Anthropomorphic Recursive）”**流程。你的核心洞察非常准确：**人类浏览网页是单线程、基于视觉反馈、且具有即时决策性的**。

我们不需要把网页解析成 DOM 树去遍历，而是把网页看作一个**“场景（Scene）”**，Agent 在这个场景中进行**“观察 -> 决策 -> 行动”**的循环。

以下我将这个流程标准化，我们称之为 **"The Digital Intern Workflow" (数字实习生工作流)**。这个流程完全独立于具体代码库（DrissionPage/Selenium），专注于**认知逻辑**。

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### 核心定义

1.  **单线程工作流 (The Intern)**：同时只关注一个 Tab，处理完手头的事情再回溯。
2.  **全局记忆 (Global Memory)**：
    *   `KnowledgeBase`: 已经保存的资料。
    *   `InteractionLog`: 记录 `{PageURL} + {TargetText}` 是否被点击过（防止死循环）。
    *   `VisitedURLs`: 记录已经访问过的 URL（防止重复进入）。
    *   `Blacklist`: 明确不去的域名（如 taobao.com, facebook.com）。
3.  **栈式管理 (Tab Stack)**：采用 **DFS (深度优先搜索)** 策略。
    *   主 Tab 搜到一个链接 -> **暂停**主 Tab -> 打开新 Tab 处理链接 -> 只有当新 Tab 处理完并关闭后 -> **恢复**主 Tab 继续浏览。

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### 详细流程设计

#### Phase 0: 任务启动 (Mission Start)
1.  用户输入 `ResearchPurpose` (研究目的)。
2.  Agent 生成 `SearchPhrase`。
3.  打开浏览器，**Tab-0** 访问搜索引擎。
4.  进入 **Main Loop (针对当前激活的 Tab)**。

#### Phase 1: 场景稳定化 (Stabilize)
*当 Agent 刚进入一个页面，或者点击了一个按钮导致页面刷新后：*
1.  **Wait**: 等待页面主要元素加载（DOM Ready）。
2.  **Anti-Obstruction**: 检测并关闭可能的干扰物（弹窗、Cookie 同意栏、全屏广告）。
3.  **Check URL**: 如果当前 URL 在 `Blacklist` 中，直接关闭当前 Tab/回退。

#### Phase 2: 内容猎取 (Harvest)
*Agent 决定这个页面本身是否有价值：*
1.  **Extract**: 获取当前页面的主要文本内容。
2.  **Judge (小脑)**:
    *   *Context*: 基于 `ResearchPurpose`。
    *   *Input*: 页面标题 + 前 2000 字摘要。
    *   *Decision*:
        *   **Useful**: 生成 Summary，写入文件（如果之前没存过）。
        *   **Useless**: 跳过。
    *   *特殊检查*: 页面是否包含直接下载的文件（PDF/Doc）？如果是，直接下载并标记为“已处理”。

#### Phase 3: 目标发现 (Scout)
*Agent 寻找页面上所有可能的交互点：*
1.  **Scan Targets**: 扫描页面上所有用户可见的元素（a标签, button, div with role=button）。
2.  **Classify**: 将它们分为两类：
    *   **Category A (Navigation Links)**: 具有明确 `href` 且指向新 URL 的链接。
    *   **Category B (Interactive Elements)**: 按钮、JS 链接、"展开更多"、"下载"、"下一页"。
3.  **Filter**: 基于规则过滤掉明显的垃圾（如 "Login", "Sign Up", "Home", "Contact Us", "Footer Links"）。

#### Phase 4: 决策与行动 (Decide & Act)
*这是最关键的逻辑分支，决定下一步做什么。优先处理交互，其次处理导航。*

**优先级 1: 处理交互 (Buttons)**
*   **询问小脑**: 将 Category B 中的候选者（Text + Context）发给小脑：“为了实现 `ResearchPurpose`，这里有值得点击的按钮吗？选最值得的一个。”
*   **检查历史**: 小脑选中的按钮，是否在 `InteractionLog` (当前URL + 按钮文本) 中？
    *   **是 (已点过)**: 忽略，进入优先级 2。
    *   **否 (未点过)**: **执行点击 (Click)**。
        *   *记录*: 将此操作写入 `InteractionLog`。
        *   *分支结果 I (New Tab)*: 浏览器弹出了新 Tab。
            *   -> **递归调用**：暂停当前 Tab，切换到新 Tab，从 Phase 1 开始执行。
            *   -> 新 Tab 结束后，切回当前 Tab，**回到 Phase 1 (因为页面状态可能变了)**。
        *   *分支结果 II (In-Page Change)*: 没弹窗，但页面内容变了（DOM 变动）。
            *   -> **原地递归**：**回到 Phase 1** (重新 Harvest，重新 Scout)。

**优先级 2: 处理导航 (Links)**
*   *如果不点击按钮，或者所有按钮都点过了/不值得点：*
*   **入队**: 将 Category A (Links) 中尚未访问过、且看起来与主题相关的（简单的关键词匹配）链接，加入 **Current Tab Pending List**。
*   **取出一个**: 从 List 中 pop 一个 URL。
*   **执行跳转**: 在**当前 Tab** 访问该 URL。
*   -> **回到 Phase 1**。

**优先级 3: 结束当前场景 (Close)**
*   *如果没有值得点的按钮，且 Pending List 也空了：*
*   **Close Tab**: 关闭当前 Tab。
*   **Return**: 控制权交还给上一层（上一个 Tab）。

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### 这个流程的优越性

1.  **深度优先，资源可控**：
    *   它不会像传统爬虫那样广度优先铺开，瞬间打开 50 个网页被封 IP。
    *   它像人一样，看到一个感兴趣的链接，点进去看完（或者下载完），关掉，再看原来的列表页找下一个。
    *   Tab 数量通常保持在 2-3 个（列表页 -> 详情页 -> 详情页里的外链）。

2.  **动态与静态的统一**：
    *   它不区分“翻页”和“点链接”。
    *   如果是 AJAX 翻页（按钮），它走“优先级 1”，点完回到 Phase 1 重新抓取新内容。
    *   如果是 URL 翻页（链接），它走“优先级 2”，跳转后回到 Phase 1 重新抓取。
    *   逻辑完美闭环。

3.  **解决“无限循环”**：
    *   依靠 `InteractionLog`。如果一个页面的 "Load More" 已经被点过且记录在案，小脑下次就不会再选它（或者程序逻辑直接过滤它），迫使流程进入“优先级 2”或“优先级 3”。

4.  **极简的“小脑”介入**：
    *   不需要小脑控制鼠标。只让小脑做选择题：“这堆按钮里点哪个？”
    *   大部分时候（比如处理 Pending List 里的 URL），不需要小脑介入，直接按顺序访问即可。

### 待确认的细节（Fine-tuning）

1.  **时间/深度熔断**：在递归中传递一个 `depth` 和 `start_time`。如果 depth > 3 (从搜索页往下跳了 3 层) 或者 总时间 > 30分钟，强制 Return。
2.  **下载处理**：如果点击导致下载，浏览器通常不会跳页面，也不会变 DOM。我们需要监控下载文件夹或浏览器的下载事件。一旦检测到下载，视为该 Action 成功完成。
3.  **PDF 预览页**：Chrome 打开 PDF 往往是在一个 Viewer 里。我们需要识别这种情况，直接保存文件，然后 Close Tab。

你觉得这个**Phase 0 -> 4** 的流程描述符合你心中的设想吗？如果同意，我们就可以基于这个逻辑框架，讨论如何用 DrissionPage 来映射实现了。◊