不是 RPA，不是纯 Agent
Promoi 是以「执行优先」为核心的 AI 自动化系统，指纹浏览器是它的物理执行层
录制即 SOP，分发即执行
将操作流程录制为确定性 Workflow，一次录制批量分发到所有账号环境。执行路径固定、步骤顺序严格，全程不调用 LLM，零 Token 成本并发运行。
AI 策略驱动，拟人行为养号
Loop 模式由 AI 生成行为策略（滚动/点赞/关注权重），执行引擎按策略采样并强制执行频次约束，完美模拟真人操作节奏，有效规避风控检测。
越跑越聪明，成功率持续提升
系统只对已验证成功的执行路径进行学习与入库，下次执行自动优先命中缓存 Workflow，随着积累持续降低 LLM 调用量，稳定性越来越高。
每步可回放，异常有根因
每次执行保存 DOM 快照与截图，LLM 输入输出全程记录，失败任务可完整回放与复现。全链路可观测，所有异常都有根因，不是黑盒。
指纹隔离 × AI 执行全能力
每个账号一套独立实质环境，加上 AI 执行引擎带动全自动化运营闭环
50+ 维度指纹全隔离
每个账号在独立的浏览器实例中运行，拥有彻底隔离的实质数字身份，显著降低平台关联风险。
IP × 时区 × 语言三位一体
一账号一代理，时区与语言随 IP 自动匹配，构建设备身份、网络身份、地理身份完全一致的完整隔离方案。
Workflow 录制与批量分发
将任何操作流程录制为确定性 Workflow SOP，一键分发到全部账号环境。每步带校验桑件，失败自动重试或降级 AI 应对。
AI 安全引擎与降速保护
内置风控模型实时监控账号健康，达到频次阈值自动降速，连续失败触发退避策略，保护账号资产。
三大应用场景，开算就能跑
内置 TikTok、Amazon 等主流平台官方 Workflow，录制一次批量并发执行
跨境电商多店铺
驾驭 Workflow 自动并行运营
常见问题
关于 Promoi 指纹浏览器与 AI 执行引擎的关键问题
Workflow 执行为什么能做到零 Token 成本？
Workflow 是确定性执行引擎，每个步骤都是预先定义好的操作指令（点击、输入、等待等），执行时直接调用浏览器 CDP 接口，不需要调用 LLM 做任何判断。LLM 仅在异常情况下（如界面结构变化、局元素找不到）才会进行局部修复。
Workflow 和 Loop 模式有什么区别？什么时候用哪个？
Workflow 适合“固定步骤、确定顺序”的任务，如发布视频、批量改价、上架商品，执行零 Token 成本。Loop 适合“需要随机性、模拟真人”的任务，如养号浏览、点赞、关注，由 AI 生成节奏策略。系统会自动判断命中在库 Workflow 优先执行，否则循入 Loop。
学习引擎是怎么学的？会学到错误的内容吗？
学习引擎严格遵循“只对已验证成功的执行入库”原则。每次执行完成后，验证层对结果进行多维度校验（页面状态、预期元素存在等），只有通过所有校验的结果才会进入学习池。就算本次失败也不会学到错误的路径。
