LaVague es un marco de trabajo de código abierto que permite el desarrollo de agentes web impulsados por IA capaces de ejecutar tareas complejas. Con sus dos componentes principales: el modelo del mundo y el motor de acción, LaVague le permite crear agentes que pueden procesar objetivos, entender el estado actual de una página web, generar instrucciones y traducirlas en acciones ejecutables.

Una de las características destacadas de LaVague es su capacidad para automatizar las solicitudes de empleo. El marco de trabajo, combinado con los modelos de Hugging Face, puede realizar reconocimiento óptico de caracteres (OCR) en un currículum, extraer la información relevante y completar automáticamente los formularios de solicitud de empleo. Esto agiliza el proceso de solicitud, lo que le permite postularse a múltiples puestos con facilidad.

Más allá de las solicitudes de empleo, LaVague se puede utilizar para desarrollar una amplia gama de agentes web. Por ejemplo, puede crear agentes que puedan navegar y recuperar información de los espacios de trabajo de Notion, o agentes que puedan realizar tareas de entrada de datos extrayendo información de facturas y llenando formularios automáticamente.

LaVague es un marco de trabajo de código abierto que empodera a los desarrolladores a crear poderosos agentes web de IA con facilidad. Con sus recientes actualizaciones, LaVague ahora ofrece la capacidad de construir agentes que puedan postularse automáticamente a trabajos utilizando el PNG de su currículum.

Los componentes principales del marco de trabajo incluyen un modelo del mundo que traduce los objetivos y el estado actual de la página web en instrucciones, y un motor de acción que compila estas instrucciones en código ejecutable. Esto permite que los agentes realicen tareas complejas, como el reconocimiento óptico de caracteres en currículos y el llenado de formularios de solicitud de empleo.

Más allá de las solicitudes de empleo, LaVague se puede utilizar para desarrollar una amplia gama de agentes web. Por ejemplo, puede crear agentes que puedan navegar y recuperar información de los espacios de trabajo de Notion, o agentes que puedan automatizar tareas de entrada de datos extrayendo información de facturas y llenando formularios.

LaVague, un marco de trabajo de modelo de acción grande de código abierto, recientemente ha introducido una característica poderosa que puede revolucionar su proceso de solicitud de empleo. Con su última actualización, LaVague ahora le permite construir un agente de IA que pueda postularse automáticamente a trabajos utilizando el PNG de su currículum.

Este agente es capaz de realizar reconocimiento óptico de caracteres (OCR) en su currículum, extraer la información relevante y luego llenar los formularios de solicitud de empleo con los datos extraídos. Esto significa que ahora puede postularse a una gran cantidad de trabajos con un esfuerzo mínimo, ya que el agente se encargará de la tediosa tarea de completar los formularios por usted.

El código para esta característica se ha actualizado y ahora es accesible en Google Colab, lo que facilita que usted lo pruebe. Simplemente siga las instrucciones en la descripción a continuación para comenzar.

LaVague, un marco de trabajo de modelo de acción grande de código abierto, recientemente ha introducido varias actualizaciones emocionantes que expanden sus capacidades en el desarrollo de agentes web de IA. Una de las características más destacadas es la capacidad de construir un agente que pueda postularse automáticamente a trabajos utilizando el PNG de su currículum.

Este agente aprovecha los componentes principales de LaVague, el modelo del mundo y el motor de acción, para procesar el currículum, extraer la información relevante y llenar los formularios de solicitud de empleo. El modelo del mundo toma el objetivo (postularse a un trabajo) y el estado actual (el formulario de solicitud de empleo) para generar instrucciones, mientras que el motor de acción compila estas instrucciones en acciones ejecutables utilizando herramientas como Playwright y Selenium.

Más allá del caso de uso de la solicitud de empleo, los agentes web de LaVague han demostrado su versatilidad en diversas otras tareas. Pueden utilizarse para la recuperación de conocimientos, la navegación a través de plataformas como Notion y la extracción de información relevante. Los agentes también pueden emplearse para la entrada de datos, automatizando el proceso de extracción de datos de facturas u otras fuentes y el llenado de formularios.

LaVague, el marco de trabajo de modelo de acción grande de código abierto, está dando un paso importante en su desarrollo. El equipo ahora se está enfocando en construir su propia iniciativa de recopilación de datos, con el objetivo de crear un conjunto de datos integral que pueda ser utilizado por la comunidad de IA y mejorar aún más las capacidades de sus agentes web.

La actualización de la recopilación de datos es un hito crucial para LaVague, ya que proporcionará la base para un modelo de acción grande más sólido y versátil. Al aprovechar diversos recursos de datos, el equipo se ha comprometido a crear un conjunto de datos que pueda representar mejor la amplia gama de tareas y objetivos que los agentes web pueden encontrar.

Esta iniciativa no solo beneficiará al marco de trabajo de LaVague, sino que también contribuirá al ecosistema de IA más amplio. El conjunto de datos generado a través de este esfuerzo se puede poner a disposición de la comunidad, lo que permitirá a los investigadores y desarrolladores acceder a datos de alta calidad para sus propios proyectos y experimentos.