Как компания LY Corporation сократила ручной труд на 98% благодаря инструментам разработчика Chrome для агентов.

Syna Kim

Yuriko Hirota

Masanari Hamada

Shunsuke Uda

Опубликовано: 27 апреля 2026 г.

Компания LY Corporation, один из крупнейших интернет-провайдеров Японии, управляет огромным количеством веб-платформ, включая поиск, новости и интернет-магазины. Поддержание высокой производительности этих разнообразных сервисов имеет решающее значение для вовлеченности пользователей и успеха бизнеса. Однако команда столкнулась с трудностями в масштабировании анализа производительности на нескольких сервисах.

В этом тематическом исследовании рассматривается, как корпорация LY использовала Chrome DevTools для агентов, чтобы создать автоматизированную систему аудита производительности на основе искусственного интеллекта. Создав программный мост к браузеру, они смогли автоматизировать сбор данных, связать показатели производительности с влиянием на бизнес и дать возможность каждой команде разработчиков эффективно оптимизировать свои сервисы.

Проблема: узкое место ручного аудита.

Ранее аудит эффективности работы в корпорации LY был в значительной степени ручной задачей, требующей специальных знаний. Инженеру приходилось:

1. Для сбора полевых данных используйте несколько инструментов, таких как CrUX или PageSpeed ​​Insights , и работайте с ними вручную.
2. Запустите локальный экземпляр Lighthouse для трассировки, чтобы собрать лабораторные данные.
3. Сопоставьте показатели эффективности с отдельными внутренними информационными панелями компании.
4. Обобщите все эти разрозненные данные в единый, полезный отчет.

Этот процесс был медленным и концентрировал критически важные знания в небольшой группе специалистов, что ограничивало эффективность. Эта сложность затрудняла проведение последовательных и высококачественных аудитов производительности для каждой службы в масштабах всей компании, часто приводя к задержке получения результатов и упущенным возможностям оптимизации.

Решение: сбор метрик производительности браузера с помощью Chrome DevTools for agents.

Компания LY Corporation разработала внутренний инструмент, использующий Chrome DevTools для агентов в качестве связующего звена. Это позволяет их ИИ-агенту:

• Извлечение: Получайте данные о сети и производительности в режиме реального времени непосредственно из DevTools, такие как Largest Contentful Paint (LCP), метаданные ресурсов, журналы сетевых запросов или размер передачи данных.
• Взаимодействие: Открывайте URL-адреса целевых сервисов и выполняйте действия пользователя, например, наведите указатель мыши и удерживайте его, чтобы активировать интерактивные метрики, такие как «Взаимодействие до следующей отрисовки» (INP) или «Накопительное смещение компоновки» (CLS).
• Анализ: Объедините эти данные, полученные во время выполнения, с историческими данными полей (CrUX), чтобы составить список приоритетных проблем.

Схема работы системы отчетов о производительности веб-сайтов с использованием ИИ и инструментов разработчика Chrome для агентов, позволяющая агентам собирать данные о производительности, взаимодействовать с отображаемой в реальном времени страницей и анализировать результаты.

Этот внутренний инструмент позволяет разработчикам вводить URL-адрес веб-приложения для проведения полного аудита производительности страницы, превращая экспертные знания в услугу по запросу. Инструмент работает как модульный инструмент анализа на основе сценариев. Он генерирует список приоритетных улучшений и рекомендации, которые помогут разработчикам определить, с чего начать.

Пример сгенерированного отчета о производительности веб-сайта с использованием ИИ, который включает все результаты аудита производительности и соответствующие данные.

Результат: от ручных проверок до автоматических предложений по устранению неполадок.

Передав ручную работу по сбору данных и форматированию отчетов агенту на основе искусственного интеллекта, использующему инструменты разработчика Chrome для агентов, корпорация LY добилась значительных результатов:

• Значительное повышение эффективности: новый процесс сокращает ручной анализ на 96-98% и высвобождает 8,3 часа рабочего времени разработчиков в месяц для центральной аналитической группы.
• Демократизация экспертных знаний: теперь каждая продуктовая команда может самостоятельно создавать высококачественные отчеты о производительности, обеспечивая единый стандарт анализа, который ранее был доступен только экспертам.
• Практически применимые бизнес-аналитические данные: Команды определяют приоритетность наиболее эффективных решений, связывая данные о производительности с бизнес-показателями, что ускоряет утверждение проектов.

Планы на будущее

Компания LY Corporation продолжает совершенствовать возможности своих инструментов повышения эффективности на основе искусственного интеллекта. Команда интегрирует улучшения производительности с конкретными ключевыми показателями эффективности бизнеса, чтобы предоставлять подробную информацию об удержании пользователей и росте доходов.

Заключение

Хотя Chrome DevTools for agents не является автономным решением, он обеспечил необходимую техническую основу для создания компанией LY Corporation специализированного инструмента отчетности. Используя Chrome DevTools for agents, разработчики могут отказаться от ручной проверки браузера и создавать собственные инструменты, собирая данные в режиме реального времени непосредственно из среды выполнения браузера.