需调整输出多样性与交互节奏参数以实现骡子快跑的自然随机动作：一、将Temperature设为0.8～1.1；二、启用动作延迟扰动模块，设延迟320ms～1850ms并开启抖动；三、切换计算机模式并启用匹配的人类行为指纹库；四、在指令中嵌入随机性引导语；五、通过API请求头指定防检测策略。
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如果您希望骡子快跑在执行任务时表现出更自然的随机动作以规避行为检测机制，则需调整其输出多样性与交互节奏参数。以下是实现该目标的多种技术路径：
一、调节Temperature参数控制响应随机性
Temperature值直接影响大模型采样时的概率分布平滑度，数值越高，输出越发散、越具不可预测性，有助于模拟人类操作中的非确定性特征。
1、登录mulerun.com，进入“我的Agent”页面。
2、点击目标Agent右侧的“编辑”按钮，进入配置面板。
3、展开“高级设置”区域，定位到“Temperature”调节项。
4、将数值设为0.8～1.1区间，该范围可显著增强语义生成与动作序列的变异程度，同时避免逻辑崩坏。
5、点击“保存并重启Agent”，新温度设定将在下一次调用中生效。
二、启用动作延迟扰动模块
该模块通过在自动化流程中注入符合正态分布的毫秒级等待间隔，打破固定节拍模式，降低被前端反爬系统识别为脚本行为的风险。
1、在Agent编辑界面中，找到「行为仿真」分组。
2、开启“随机延迟注入”开关。
3、设置基础延迟范围：最小值320ms，最大值1850ms。
4、勾选“启用操作间歇抖动”，使相邻两个动作之间的间隔差异保持动态变化。
5、保存配置后，所有后续运行均自动应用该扰动策略。
三、切换至计算机模式并启用人类行为指纹库
计算机模式内置多维行为指纹建模能力，可动态匹配真实用户在设备、网络、时序维度上的操作特征，从底层规避基于JS环境与Canvas渲染的检测机制。
1、进入控制台左侧导航栏，选择“计算机模式（Computer）”。
2、点击“新增数字员工”，输入角色定义，例如：“我的网页巡检员，模拟普通办公族浏览习惯”。
3、在“行为仿真配置”中，启用“人类指纹同步”选项。
4、从下拉菜单中选择匹配的指纹模板：Win11+Chrome 128+鼠标轨迹拟真或macOS 14+Safari+触控板微动模拟。
5、确认启用后，该数字员工将按所选指纹模板执行全部交互动作。
四、在自然语言指令中嵌入随机性引导语
利用MuleRun内置的语义映射引擎，将非结构化提示词直接转化为动作随机性调控信号，无需修改任何配置项即可触发隐式防检测行为。
1、在任务输入框中撰写指令时，加入明确的行为风格描述。
2、使用“请每次用不同句式表达相同意思，至少变换三种措辞”类表述，系统自动启用高多样性采样。
3、使用“操作步骤顺序可随机打乱，但确保最终结果一致”类表述，触发动作链重排机制。
4、提交后，Agent在解析阶段即完成随机性策略绑定，并在执行层同步应用延迟扰动与指纹模拟。
五、通过API请求头覆盖运行时防检测策略
适用于开发者集成场景，可在单次HTTP请求中强制指定防检测行为强度等级，实现任务粒度的精准控制，且不改变Agent全局配置。
1、构造POST请求至对应Agent的运行端点，例如https://api.mulerun.com/v1/agents/{agent_id}/run。
2、在请求头（Headers）中添加字段：X-MuleRun-Obfuscation-Level: high。
3、可选添加辅助头信息：X-MuleRun-Mouse-Jitter: 0.37，用于控制鼠标移动轨迹噪声强度。
4、确保请求体（Body）为合法JSON格式，包含必要输入字段如“input_text”或“context”。
5、发送请求后，服务端将依据该头信息动态加载对应强度的防检测中间件栈。
