設計能夠有效利用視覺輸入和結構化信息的多模態架構需要考慮以下幾個關鍵要素：
數據融合：多模態架構應能夠將視覺數據（如屏幕截圖）與結構化數據（如DOM樹和用戶輸入）進行有效融合。這可以通過使用共享的嵌入空間來實現，將不同模態的數據轉換為相同的表示形式，以便進行後續的處理和分析。
模型架構：選擇合適的模型架構至關重要。可以考慮使用基於Transformer的架構，這些架構在處理序列數據方面表現優異，並且能夠同時處理文本和圖像數據。例如，使用Vision Transformer（ViT）來處理視覺輸入，並將其與文本處理的Transformer結合，形成一個多模態的整合模型。
特徵提取：在處理視覺輸入時，應使用卷積神經網絡（CNN）或其他先進的特徵提取技術來提取圖像中的關鍵特徵，這些特徵可以與結構化信息進行對比和分析。
訓練策略：採用聯合訓練策略，讓模型在同一訓練過程中同時學習視覺和文本數據的特徵，這樣可以提高模型對於多模態數據的理解和處理能力。
評估指標：設計針對多模態架構的評估指標，以確保模型在不同模態之間的協同工作效果良好。例如，可以使用準確率、F1分數和IoU等指標來評估模型在視覺和文本任務上的表現。