Monitorear los precios de la competencia es esencial para que los equipos de comercio electrónico mantengan una ventaja en el mercado. Sin embargo, muchos equipos siguen atrapados en el seguimiento manual, perdiendo horas diariamente revisando sitios web individuales. Este enfoque ineficiente retrasa la toma de decisiones, aumenta los costos operativos y corre el riesgo de errores humanos que resultan en pérdida de ingresos y oportunidades.
Amazon Nova Act es un SDK de automatización de navegador de código abierto que se utiliza para crear agentes inteligentes que pueden navegar por sitios web y extraer datos mediante instrucciones en lenguaje natural. Esta publicación demuestra cómo construir un sistema automatizado de inteligencia de precios competitivos que agilice los flujos de trabajo manuales y ayude a los equipos a tomar decisiones de precios basadas en datos con información del mercado en tiempo real.
El coste oculto de la inteligencia manual de precios competitivos
Los equipos de comercio electrónico necesitan datos de mercado precisos y oportunos para seguir siendo competitivos. Los flujos de trabajo tradicionales son manuales y propensos a errores, e implican buscar ciertos productos en múltiples sitios web de la competencia, registrar precios y datos promocionales y consolidar estos datos en hojas de cálculo para su análisis. Este proceso presenta varios desafíos críticos:
Consumo de tiempo y recursos: el monitoreo manual de precios consume horas de tiempo del personal todos los días, lo que representa un costo operativo significativo que escala mal a medida que crecen los catálogos de productos. Problemas de calidad de los datos: la entrada manual de datos introduce inconsistencia y errores humanos, lo que puede conducir a decisiones de precios incorrectas basadas en información errónea. Limitaciones de escalabilidad: a medida que los catálogos de productos se expanden, los procesos manuales se vuelven cada vez más insostenibles, creando cuellos de botella en el análisis competitivo. Conocimientos retrasados: la cuestión más crítica es el momento oportuno. Los precios de la competencia pueden cambiar rápidamente a lo largo del día, lo que significa que las decisiones tomadas con datos obsoletos pueden resultar en pérdida de ingresos u oportunidades perdidas.
Estos desafíos se extienden mucho más allá del comercio electrónico. Los proveedores de seguros revisan periódicamente las políticas, inclusiones, exclusiones y estructuras de primas de la competencia para mantener la competitividad en el mercado. Las instituciones de servicios financieros analizan las tasas de los préstamos, las ofertas de tarjetas de crédito y las estructuras de tarifas mediante comprobaciones manuales que requieren mucho tiempo. Las empresas de viajes y hotelería monitorean los precios fluctuantes de vuelos, alojamiento y paquetes para ajustar sus ofertas de manera dinámica. Independientemente de la industria, existen las mismas luchas. La investigación manual es lenta, requiere mucha mano de obra y es propensa a errores humanos. En los mercados donde los precios cambian cada hora, estos retrasos hacen que sea casi imposible seguir siendo competitivo.
Automatización con Amazon Nova Act
Amazon Nova Act es un servicio de AWS, con un SDK adjunto, diseñado para ayudar a los desarrolladores a crear agentes que puedan actuar dentro de los navegadores web. Los desarrolladores estructuran sus automatizaciones componiendo comandos más pequeños y específicos en Python, combinando instrucciones en lenguaje natural para interacciones del navegador con lógica programática como pruebas, puntos de interrupción, aserciones o agrupación de subprocesos para paralelización. A través de su capacidad de llamada a herramientas, los desarrolladores también pueden habilitar llamadas API junto con las acciones del navegador. Esto brinda a los equipos control total sobre cómo se ejecutan y escalan sus automatizaciones. Nova Act admite escenarios de comercio de agentes donde los agentes automatizados manejan tareas como monitoreo competitivo, validación de contenido, actualizaciones de catálogos y flujos de trabajo de navegación de varios pasos. La inteligencia de precios competitivos es una buena opción porque el SDK está diseñado para hacer frente al comportamiento de los sitios web en el mundo real, incluidos los cambios de diseño y el contenido dinámico.
Los sitios de comercio electrónico cambian con frecuencia el diseño, realizan promociones de corta duración o rotan pancartas y componentes. Estos cambios a menudo rompen los scripts tradicionales basados en reglas que se basan en selectores de elementos fijos o rutas de navegación rígidas. El enfoque flexible y basado en comandos en lenguaje natural de Nova Act ayuda a los agentes a continuar operando incluso a medida que las páginas evolucionan, brindando la resiliencia necesaria para la producción de sistemas de inteligencia competitivos.
Bloques de construcción comunes
Nova Act incluye un conjunto de componentes básicos que simplifican la automatización del navegador. Las empresas de comercio electrónico pueden utilizarlo para recopilar y registrar precios de productos de sitios web sin intervención humana. Los componentes básicos que permiten esto incluyen:
Extraer información de una página web
Con las capacidades de extracción de Nova Act, los agentes pueden recopilar datos estructurados directamente desde una página web renderizada. Puede definir un modelo de Pydantic que represente el esquema que desean devolver y luego realizar una llamada a act_get() para responder una pregunta sobre la página actual del navegador usando ese esquema. Esto mantiene los datos extraídos fuertemente tipados, validados y listos para su uso posterior.
Navegar a una página web
Este paso redirige al agente a una página web específica como punto de partida. Se abre una nueva sesión del navegador en un punto de inicio deseado, lo que permite al agente realizar acciones o extraer datos.
Ejecutar varias sesiones en paralelo
Las cargas de trabajo de inteligencia de precios a menudo requieren revisar docenas de páginas de la competencia en un período corto. Una única instancia de Nova Act puede invocar solo un navegador a la vez, pero se pueden ejecutar varias instancias al mismo tiempo. Cada instancia es liviana, lo que hace que sea práctico poner en marcha varias en paralelo y distribuir el trabajo entre ellas. Esto permite un enfoque de estilo de reducción de mapas para la automatización del navegador donde diferentes instancias de Nova Act manejan tareas separadas al mismo tiempo. Al paralelizar las búsquedas o el trabajo de extracción en muchas instancias, las organizaciones pueden reducir el tiempo total de ejecución y monitorear grandes catálogos de productos con una latencia mínima.
captchas
Algunos sitios web presentan captchas durante la navegación automatizada. Por razones éticas, recomendamos involucrar a un humano para resolver captchas en lugar de intentar soluciones automatizadas. Nova Act no resuelve captchas en nombre del usuario.
Cuando ejecuta Nova Act localmente, su flujo de trabajo puede usar una llamada act_get() para detectar si hay un captcha presente. Si se detecta uno, el flujo de trabajo puede pausar y solicitar al usuario que lo complete manualmente, por ejemplo, llamando a input() en un proceso iniciado por terminal. Para habilitar esto, ejecute su flujo de trabajo en modo encabezado (establezca headless=False, que es el valor predeterminado) para que el usuario pueda interactuar con la ventana del navegador directamente.
Al implementar flujos de trabajo de Nova Act con AgentCore Browser Tool (ACBT), puede utilizar sus capacidades integradas de humano en el circuito (HITL). ACBT proporciona una infraestructura de navegador sin servidor con transmisión en vivo desde la consola AgentCore AWS. Cuando se encuentra un captcha, un operador humano puede controlar la sesión del navegador en tiempo real a través de la función de toma de control de la interfaz de usuario, resolver el desafío y devolver el control al flujo de trabajo de Nova Act.
Errores de manejo
Una vez que se inicia el cliente Nova Act, puede encontrar errores durante una llamada a act(). Estos problemas pueden surgir debido a diseños dinámicos, elementos faltantes o cambios inesperados en la página. Nova Act presenta estas situaciones como ActErrors para que los desarrolladores puedan detectarlas, reintentar operaciones, aplicar lógica alternativa o registrar detalles para un análisis más detallado. Esto ayuda a los agentes de inteligencia de precios a evitar fallas silenciosas y continuar funcionando incluso cuando los sitios web se comportan de manera impredecible.
Creación y seguimiento de flujos de trabajo de Nova Act
Construyendo con IDE impulsados por IA
Los desarrolladores que crean flujos de trabajo de automatización de Nova Act pueden acelerar la experimentación y la creación de prototipos mediante el uso de entornos de desarrollo impulsados por IA con extensiones IDE de Nova Act. La extensión está disponible para IDE populares, incluidos Kiro, Visual Studio Code y Cursor, y brinda generación de código inteligente y asistencia contextual directamente a su entorno de desarrollo preferido. La extensión IDE para Amazon Nova Act acelera el desarrollo al convertir indicaciones de lenguaje natural en código listo para producción. En lugar de buscar en la documentación o escribir textos repetitivos, puede simplemente describir sus objetivos de automatización. Esto es útil para tareas complejas como la inteligencia de precios competitivos, donde la extensión puede ayudarlo a estructurar rápidamente la lógica de ThreadPoolExecutor, diseñar esquemas Pydantic y crear un manejo sólido de errores.
Observación de flujos de trabajo en la consola Nova Act
La consola de Nova Act AWS proporciona visibilidad de la ejecución de su flujo de trabajo con seguimientos y artefactos detallados de su entorno de AWS a través de la consola de administración de AWS. Proporciona un lugar central para gestionar y monitorear los flujos de trabajo de automatización en tiempo real. Puede navegar desde una vista de alto nivel del flujo de trabajo hasta los detalles específicos de sesiones, actos y pasos individuales. Esta visibilidad le ayuda a depurar y analizar el rendimiento mostrándole exactamente cómo el agente toma decisiones y ejecuta bucles. Con acceso directo a capturas de pantalla, registros y datos almacenados en Amazon S3, puede solucionar problemas rápidamente sin cambiar entre diferentes herramientas. Esto agiliza el proceso de resolución de problemas y acelera el ciclo de iteración desde la experimentación hasta la implementación de producción.
Ejecutando la solución
Para ayudarlo a comenzar con la investigación de mercado automatizada, hemos lanzado un proyecto de muestra basado en Python que maneja el trabajo pesado del monitoreo de precios. Esta solución utiliza Amazon Nova Act para iniciar varias sesiones de navegador a la vez, buscando productos en varios sitios de la competencia simultáneamente. En lugar de revisar las pestañas usted mismo, el script navega por la web para encontrar precios y promociones. Luego reúne todo en un formato limpio y estructurado para que puedas usarlo en tus propios modelos de precios. Las siguientes secciones describirán cómo puede comenzar a crear el agente de inteligencia de precios competitivos. Después de explorar, puede implementar en AWS y monitorear sus flujos de trabajo en la Consola de administración de AWS.
El agente de inteligencia de precios competitivos está disponible como una solución AWS Samples en el repositorio GitHub de Amazon Nova Samples como parte del caso de uso de Comparación de precios.
1. Requisitos previos
Su entorno de desarrollo debe incluir: Python: 3.10 o posterior y el SDK de Nova Act.
2. Obtenga la clave API de Nova Act:
Navegue a https://nova.amazon.com/act y genere una clave API. Al utilizar Nova Act Playground o elegir las herramientas de desarrollo de Nova Act con autenticación de clave API, el acceso y el uso están sujetos a los Términos de uso de nova.amazon.com.
3. Clona el repositorio, configura la clave API e instala las dependencias:
Para comenzar, clone el repositorio, configure su clave API para que la aplicación pueda autenticarse e instale las dependencias de Python requeridas. Esto prepara su entorno para que pueda ejecutar el proyecto localmente sin problemas. Se puede generar una clave API en Nova Act.
4. Ejecutando el script
Una vez que su entorno esté configurado, puede ejecutar el agente para realizar inteligencia de precios competitivos. El script toma un nombre de producto (opcional) y una lista de sitios web de la competencia (opcional), inicia sesiones simultáneas del navegador Nova Act, busca en cada sitio, extrae precios y detalles promocionales y devuelve un resultado estructurado y agregado.
El ejemplo anterior utiliza la lista de competidores predeterminada del script, que incluye minoristas importantes como Amazon, Target, Best Buy y Costco. Puede anular estos valores predeterminados proporcionando su propia lista de URL de la competencia al ejecutar el script.
El agente inicia varias sesiones del navegador Nova Act en paralelo, una por sitio de la competencia. Cada sesión carga el sitio web del minorista, verifica si hay un captcha presente y se detiene para recibir comentarios del usuario si es necesario resolver alguno. Una vez claro, el agente busca el producto, revisa los resultados obtenidos, hace clic en el listado más relevante y extrae el precio y la información promocional. La ejecución de estos flujos simultáneamente permite al agente completar una comparación de múltiples sitios de manera eficiente.
Por ejemplo, cuando se dirige a Amazon, el agente abre una nueva sesión de navegador, navega a amazon.com y realiza una búsqueda del producto en un sitio específico. Inspecciona los resultados devueltos, identifica la lista de productos que más se acerca a la consulta y extrae detalles clave como precio, promociones, disponibilidad y metadatos relevantes. Este proceso se refleja en el siguiente resultado terminal que refleja cada paso del razonamiento (los precios en este ejemplo son ilustrativos y no representativos de los precios reales del mercado):
4. Revisar el resultado
Una vez que el agente termina de buscar en todos los sitios de la competencia, devuelve una tabla consolidada que enumera cada minorista, el producto coincidente, el precio extraído, los detalles de la promoción y metadatos adicionales. En esta tabla, puede comparar resultados de varias fuentes en una sola vista. Por ejemplo, el resultado podría ser el siguiente (los precios en este ejemplo son ilustrativos y no representativos de los precios reales del mercado):
El agente escribe los resultados extraídos en un archivo CSV para luego integrarlos con herramientas de precios, paneles o API internas.
Conclusión
Amazon Nova Act transforma la automatización del navegador de una tarea técnica compleja a una interfaz simple en lenguaje natural, para que los minoristas puedan automatizar los flujos de trabajo manuales, reducir los costos operativos y obtener información del mercado en tiempo real. Al reducir significativamente el tiempo dedicado a la recopilación manual de datos, los equipos pueden centrar su atención en decisiones estratégicas de precios. La solución se escala de manera eficiente a medida que aumentan las necesidades de monitoreo, sin requerir aumentos proporcionales en los recursos. Nova Act permite a los desarrolladores crear agentes flexibles y sólidos que brinden información oportuna, menor esfuerzo operativo y respalden decisiones de precios basadas en datos en todas las industrias.
Agradecemos sus comentarios y nos encantaría saber cómo utiliza Nova Act en sus propios flujos de trabajo de automatización. Comparta sus pensamientos en la sección de comentarios o abra una discusión en el repositorio de GitHub. Visite Nova Act para obtener más información o explorar más ejemplos en el repositorio GitHub de muestras de Amazon Nova.
Sobre los autores
nicolas moore
Nicholas Moore es arquitecto de soluciones en AWS y ayuda a empresas de todos los tamaños, desde nuevas empresas ágiles hasta empresas Fortune Global 500, a convertir ideas en realidad. Se especializa en soluciones en la nube con enfoque en inteligencia artificial, análisis y desarrollo de aplicaciones modernas. Nicholas es reconocido por sus contribuciones a la comunidad técnica a través de patrones arquitectónicos y liderazgo intelectual, así como por su compromiso de utilizar la tecnología para el bien a través del trabajo voluntario.
Aman Sharma
Aman Sharma es arquitecto de soluciones empresariales en AWS, donde se asocia con clientes empresariales minoristas y de la cadena de suministro en toda ANZ para impulsar resultados transformadores. Con más de 21 años de experiencia en consultoría, arquitectura, migración, modernización y diseño de soluciones, le apasiona democratizar la IA y el aprendizaje automático, ayudando a los clientes a crear datos útiles y soluciones de aprendizaje automático. Fuera del trabajo, le gusta explorar la naturaleza, la música y la fotografía de vida silvestre.