OpenAgents es una plataforma de código abierto que permite el despliegue de agentes de IA autónomos en escenarios del mundo real. Proporciona la infraestructura y las herramientas necesarias para alojar y utilizar estos agentes a través de diversas aplicaciones, complementos o incluso para controlar su sistema operativo.

La plataforma ofrece tres tipos de agentes distintos:

1. Agente de datos: Admite la generación de código, el análisis de datos y la visualización utilizando herramientas como Python y SQL.
2. Agente de complementos: Se integra con más de 200 herramientas diarias para ayudar con una amplia gama de tareas.
3. Agente web: Potencia las capacidades de navegación web autónoma e interacción.

Estos agentes pueden aprovechar una variedad de capacidades, incluidos modelos de lenguaje, procesamiento de datos y navegación web, para mejorar las experiencias de los usuarios. Pueden desplegarse para realizar tareas como generar visualizaciones de datos de precios de acciones, conversiones de moneda, pronósticos del tiempo e incluso interacciones en redes sociales.

La plataforma OpenAgents consta de dos componentes principales:

1. Interfaz de usuario: Sirve como puente entre el usuario y el agente, gestionando la comunicación, las operaciones de back-end y varios otros componentes.
2. Agente de lenguaje: Abarca el modelo de lenguaje, los conjuntos de herramientas y los entornos, impulsando el proceso de toma de decisiones de los agentes.

Para comenzar con OpenAgents, puede elegir entre tres métodos de implementación:

1. Host local: Construya a partir del código fuente o use Docker, que es el enfoque recomendado.
2. Demostración en la nube: Acceda a una demostración gratuita registrándose con su cuenta de Google o su correo electrónico.

El agente de datos de OpenAgents es un poderoso asistente de IA que puede ayudarte con diversas tareas relacionadas con los datos. Exploremos algunas de sus principales capacidades:

1. Recuperación de datos: El agente de datos puede utilizar herramientas de búsqueda para encontrar conjuntos de datos relevantes para tu análisis. Por ejemplo, cuando se le pide información sobre los precios de las acciones, puede localizar y descargar los archivos necesarios.

2. Exploración de datos: Una vez que los datos estén disponibles, el agente puede proporcionar información básica sobre el archivo y ofrecer ideas sobre cómo trabajar con los datos.

3. Visualización de datos: El agente de datos puede aprovechar las bibliotecas de visualización de datos, como Echarts, para crear gráficos y gráficos interactivos. Por ejemplo, puede generar gráficos de líneas para visualizar los precios de apertura y cierre de las acciones a lo largo del tiempo.

4. Entrenamiento de modelos: El agente puede realizar el entrenamiento de modelos en los datos, como ajustar un modelo ARIMA a los precios de cierre. Luego puede presentar los resultados del modelo de una manera clara y concisa.

5. Análisis iterativo: El agente de datos le permite construir sobre tareas anteriores. Puede solicitar un resumen del modelo entrenado, y el agente proporcionará información adicional sin necesidad de comenzar de cero.

6. Extensibilidad: Si bien el agente de datos admite actualmente Python y SQL, el marco está diseñado para ser extensible, lo que le permite integrar otros lenguajes de programación y herramientas según sea necesario.

En general, el agente de datos de OpenAgents es una herramienta versátil que puede agilizar tus flujos de trabajo relacionados con los datos, desde la recuperación de datos hasta la construcción y visualización de modelos. Sus capacidades lo convierten en un valioso activo para tareas y análisis impulsados por datos.

Presento el agente de complementos, vamos a profundizar en cómo este asistente de IA avanzado puede ayudarte en diversas tareas diarias. Estoy seleccionando el convertidor de divisas Clara, obtén tu guía y el mago del clima. Vale la pena señalar que la selección de complementos se puede automatizar utilizando la función de autoselección.

Le he preguntado sobre las atracciones en Toronto. El agente de complementos se conecta con el complemento obtén tu guía y presenta recomendaciones en un formato visualmente atractivo, con imágenes incluidas. Después de aprender sobre las atracciones de Toronto, es natural que considere mi presupuesto y verifique el tipo de cambio de divisas con el agente de complementos. Esta información está a solo una pregunta de distancia.

Ahora tengo curiosidad por el clima. Se hace una consulta simple y el agente solicita más detalles. Es intuitivo, entendiendo la información necesaria para interactuar con sus complementos. Una vez que proporciono mis fechas de viaje, el agente de complementos utiliza el complemento del mago del clima para obtener el pronóstico del tiempo. El agente no solo se trata de obtener datos, también puede ofrecer recomendaciones en función de la información que recibe, como sugerir ropa según el clima.

De las sugerencias, si encuentro artículos de interés, puedo indagar más. El agente de complementos presenta detalles del producto y pequeñas tarjetas ordenadas, lo que me permite profundizar o incluso realizar una compra.

Como viste, el agente se centrará en utilizar un conjunto de 200 complementos diferentes y utilizará un solo complemento o incluso varios sin ningún tipo de requisitos de autenticación. Utilizará múltiples complementos simultáneamente, lo que permite al sistema encontrar automáticamente el mejor complemento necesario para esa tarea específica. Esta es la potencia del agente de complementos.

Bienvenido al tutorial de demostración del agente web xlang. Hoy exploraremos cómo este asistente de navegación web utiliza la web para mejorar tu experiencia. Comencemos.

El usuario está ingresando una solicitud, y el sitio web llamará al agente web para cumplirla. El agente web se ha activado y se ha abierto una nueva página. La extensión del agente web se está activando ahora, y esperaremos a que navegue por la página web paso a paso.

Como puedes ver, el agente está interactuando con los elementos de esta página e ingresando datos en el cuadro de entrada, similar a un humano navegando por la web. El agente web ha completado su tarea y devuelve la información a la interfaz de chat.

Ahora, el agente está resumiendo los comentarios de la película para el usuario. El usuario puede ingresar otra consulta, y el agente realizará una tarea similar a la que hizo durante la primera consulta. Navegará a Twitter y publicará el hilo solicitado por el usuario.

Fue realmente asombroso ver la capacidad de navegación web del marco OpenAgents. El agente web puede navegar por la web, interactuar con los elementos web y realizar diversas tareas en nombre del usuario, simplificando sus actividades basadas en la web.

La plataforma OpenAgents consta de dos componentes principales: la Interfaz de Usuario y el Agente de Lenguaje.

La Interfaz de Usuario sirve como puente entre el usuario y el agente. Gestiona la comunicación, las operaciones de back-end y varios otros componentes que facilitan las interacciones.

El Agente de Lenguaje abarca el modelo de lenguaje, los conjuntos de herramientas y los entornos. Impulsa el proceso de toma de decisiones de los agentes en función de las necesidades del usuario.

El flujo de interacción típico comienza con el mensaje del usuario, que pasa primero por la Interfaz de Usuario. La Interfaz de Usuario luego establece la comunicación con el Agente de Lenguaje, que determina las tareas específicas que deben ser manejadas por los diversos modelos de lenguaje, herramientas y entornos.

Esta arquitectura permite una integración fluida entre las solicitudes del usuario y las capacidades del agente, lo que permite el despliegue de agentes de IA autónomos en diversos escenarios del mundo real.

OpenAgents es una plataforma de código abierto que permite el despliegue de agentes de IA autónomos en diversos escenarios del mundo real. Para comenzar con OpenAgents, hay tres métodos principales:

1. Implementación en host local: Puedes construir OpenAgents a partir del código fuente o usar Docker, que es el método recomendado. Simplemente sigue las instrucciones proporcionadas en la documentación para configurar la implementación local.

2. Implementación en la nube: OpenAgents ofrece una demostración gratuita donde puedes registrarte usando tu cuenta de Google o tu dirección de correo electrónico. Esto te permite acceder a la interfaz web y comenzar a explorar las capacidades de la plataforma.

3. Implementación con Docker: La forma más fácil de comenzar es utilizando las instrucciones de Docker proporcionadas. Esto te permite componer rápidamente la compilación de Docker de OpenAgents y comenzar a usar la plataforma.

Una vez que hayas configurado tu método de implementación preferido, puedes comenzar a explorar los diferentes tipos de agentes que ofrece OpenAgents:

• Agente de datos: Admite la generación de código, el análisis de datos y la visualización utilizando herramientas como Python y SQL.
• Agente de complementos: Proporciona acceso a una amplia gama de más de 200 herramientas diarias para diversas tareas.
• Agente web: Permite la navegación web autónoma y las capacidades de interacción.

La arquitectura de la plataforma consta de dos componentes principales: la Interfaz de Usuario y el Agente de Lenguaje. La Interfaz de Usuario actúa como puente entre el usuario y el agente, gestionando la comunicación y las operaciones de back-end. El Agente de Lenguaje abarca el modelo de lenguaje, las herramientas y los entornos, impulsando el proceso de toma de decisiones de los agentes.

Para comenzar, puedes seguir las instrucciones proporcionadas en la documentación de OpenAgents o probar la demostración gratuita basada en la nube. Esto te permitirá explorar las capacidades de la plataforma y comenzar a implementar tus propios agentes de IA autónomos en el mundo real.