填写航班延误赔偿申请表
Agent 检查航班状况，根据法律计算应得的赔偿金额，并填写航空公司的申请表，在点击“提交”前停止。任务：Agent 接收航班号和日期，转换航空公司代码（如 AI 转 AIC），从 FlightAware 抓取登机口时间并与 AirHelp 交叉核对。它从 legislation.gov.uk 读取实时法规，并通过内置规则表验证赔偿金额。最后，它在云浏览器中使用 Playwright 填写航空公司的索赔表单，并注入脚本以阻止表单提交和数据传输。；工具：custom-built or unnamed agent。人工角色：原始材料未说明；局限：需要能力较强的模型（gpt-5-mini），因为较小模型会错误填写字段。每份申请消耗约 14 个 Anakin credits。Agent 必须注入锁定机制以阻止提交，因为基于正则表达式的按钮拦截在 10 个陷阱页面中有 8 个失败。最终提交前需要人工审核。。
工具
custom-built or unnamed agent
Agent Work Atlas 发布日期:
概述
Agent 检查航班状况，根据法律计算应得的赔偿金额，并填写航空公司的申请表，在点击“提交”前停止。
工作流程
Agent 接收航班号和日期，转换航空公司代码（如 AI 转 AIC），从 FlightAware 抓取登机口时间并与 AirHelp 交叉核对。它从 legislation.gov.uk 读取实时法规，并通过内置规则表验证赔偿金额。最后，它在云浏览器中使用 Playwright 填写航空公司的索赔表单，并注入脚本以阻止表单提交和数据传输。
原文报告的结果
对于 Air India 航班 AI162，Agent 识别出 207 分钟的延误，并计算出 260 至 520 英镑的应得赔偿。完成一份完整申请需要两到五分钟，消耗约 14 个 Anakin credits。较小的模型（如 gpt-4.1-nano）因错误填写字段而失败，而 gpt-5-mini 表现正确。
人工角色
原始材料未说明
局限
需要能力较强的模型（gpt-5-mini），因为较小模型会错误填写字段。每份申请消耗约 14 个 Anakin credits。Agent 必须注入锁定机制以阻止提交，因为基于正则表达式的按钮拦截在 10 个陷阱页面中有 8 个失败。最终提交前需要人工审核。
试一试
扮演航班延误赔偿 Agent。输入：[航班号]、[日期]、[乘客详情]。步骤：1. 将航空公司代码转换为 ICAO 格式。2. 从 FlightAware 获取登机口时间并与 AirHelp 交叉核对。3. 从 legislation.gov.uk 读取适用法规，并使用规则表计算赔偿金额。4. 在云浏览器中打开航空公司的索赔表单。5. 准确填写表单字段。6. 注入脚本以阻止 HTMLFormElement.submit 和 fetch 请求，防止意外提交。7. 在点击“提交”前停止。输出：填写好的表单截图和计算出的赔偿范围。验证：确保延误时间是在登机口测量的，而不是起飞时。检查模型是否编造了法律引文。任何真实提交前都需要人工确认。
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