LaVague는 복잡한 작업을 수행할 수 있는 AI 기반 웹 에이전트 개발을 가능하게 하는 오픈 소스 프레임워크입니다. 세계 모델과 액션 엔진이라는 두 가지 핵심 구성 요소를 통해 LaVague는 목표를 처리하고 웹 페이지의 현재 상태를 이해하며 지침을 생성하고 실행 가능한 작업으로 변환할 수 있는 에이전트를 만들 수 있습니다.

LaVague의 두드러진 기능 중 하나는 채용 지원 자동화입니다. 이 프레임워크는 Hugging Face의 모델과 결합하여 이력서에서 광학 문자 인식(OCR)을 수행하고 관련 정보를 추출하며 채용 지원서를 자동으로 작성할 수 있습니다. 이를 통해 여러 포지션에 쉽게 지원할 수 있습니다.

채용 지원 외에도 LaVague는 다양한 웹 에이전트를 개발하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어 Notion 작업 공간을 탐색하고 정보를 검색하거나 송장에서 정보를 추출하고 양식을 자동으로 작성하는 에이전트를 만들 수 있습니다.

LaVague 시작하려면 pip 명령을 사용하여 간단히 설치할 수 있습니다. 프레임워크의 문서에는 콘텐츠 사용자 정의, 대규모 언어 모델 작업, 타사 도구 통합에 대한 자세한 지침이 제공됩니다. 지속적인 기능 향상과 전용 데이터 세트 개발을 통해 LaVague는 복잡한 웹 작업을 자동화하는 데 점점 더 강력한 도구가 될 것으로 기대됩니다.

LaVague는 개발자가 쉽게 강력한 AI 웹 에이전트를 만들 수 있게 해주는 오픈 소스 프레임워크입니다. 최근 업그레이드를 통해 LaVague는 이제 이력서의 PNG를 사용하여 자동으로 채용 지원을 할 수 있는 에이전트를 구축할 수 있습니다.

이 프레임워크의 핵심 구성 요소에는 목표와 현재 웹 페이지 상태를 지침으로 변환하는 세계 모델과 이러한 지침을 실행 가능한 코드로 컴파일하는 액션 엔진이 포함됩니다. 이를 통해 에이전트는 이력서에 대한 광학 문자 인식을 수행하고 채용 지원서를 작성하는 등의 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.

채용 지원 외에도 LaVague는 다양한 웹 에이전트를 개발하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어 Notion 작업 공간을 탐색하고 정보를 검색하거나 송장에서 정보를 추출하고 양식을 자동으로 작성하는 에이전트를 만들 수 있습니다.

LaVague 시작하려면 제공된 pip 명령을 사용하여 간단히 설치하면 됩니다. 그런 다음 LaVague 팀이 제공하는 자세한 문서와 자습서를 따라 자신만의 에이전트를 구축할 수 있습니다. 강력한 기능과 사용자 친화적인 인터페이스를 갖춘 LaVague를 통해 개발자는 AI의 힘을 활용하고 다양한 웹 기반 작업을 자동화할 수 있습니다.

LaVague, 오픈 소스 대규모 액션 모델 프레임워크는 최근 채용 지원 프로세스를 혁신할 수 있는 강력한 기능을 도입했습니다. 최신 업그레이드를 통해 LaVague는 이제 이력서의 PNG를 사용하여 자동으로 채용 지원을 할 수 있는 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다.

이 에이전트는 이력서에 대한 광학 문자 인식(OCR)을 수행하고 관련 정보를 추출한 다음 추출된 데이터로 채용 지원서를 자동으로 작성할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트가 지루한 양식 작성 작업을 대신 처리하므로 많은 포지션에 쉽게 지원할 수 있습니다.

이 기능의 코드가 업데이트되어 이제 Google Colab에서 접근할 수 있으므로 시작하기가 쉽습니다. 아래 설명에 나와 있는 지침을 따르기만 하면 됩니다.

LaVague의 프레임워크에는 목표와 현재 상태(웹 페이지)를 지침으로 변환하는 세계 모델과 이러한 지침을 작업 코드로 컴파일하는 액션 엔진이라는 두 가지 핵심 구성 요소가 포함됩니다. 이를 통해 에이전트가 웹을 탐색하고 복잡한 작업을 처리하며 필요한 작업을 실행할 수 있습니다.

채용 지원 자동화 외에도 LaVague는 Notion 작업 공간에서 정보를 검색하고 데이터 입력 작업을 수행할 수 있는 다른 인상적인 웹 에이전트를 선보였습니다. 이 프레임워크의 다양성과 지속적인 개발은 워크플로를 간소화하고 생산성을 높이는 데 도움이 될 것입니다.

LaVague 시작하려면 제공된 pip 명령을 사용하여 간단히 설치하고 다양한 웹 기반 작업을 처리할 수 있는 자신만의 AI 에이전트를 구축하기 시작하세요. 문서, 사용자 정의 옵션 및 성장하는 커뮤니티를 탐색하여 이 강력한 프레임워크의 전체 잠재력을 발견하세요.

LaVague, 오픈 소스 대규모 액션 모델 프레임워크는 최근 AI 웹 에이전트 개발 기능을 크게 확장하는 여러 가지 흥미로운 업그레이드를 도입했습니다. 두드러진 기능 중 하나는 이력서의 PNG를 사용하여 자동으로 채용 지원을 할 수 있는 에이전트를 구축할 수 있는 기능입니다.

이 에이전트는 LaVague의 핵심 구성 요소인 세계 모델과 액션 엔진을 활용하여 이력서를 처리하고 관련 정보를 추출하며 채용 지원서를 작성합니다. 세계 모델은 목표(채용 지원)와 현재 상태(채용 지원서)를 고려하여 지침을 생성하고, 액션 엔진은 Playwright와 Selenium과 같은 도구를 사용하여 이러한 지침을 실행 가능한 작업으로 컴파일합니다.

채용 지원 사례 외에도 LaVague의 웹 에이전트는 지식 검색, Notion 탐색 및 관련 정보 추출 등 다양한 작업에서 그 유용성을 입증했습니다. 또한 에이전트는 송장이나 다른 소스에서 데이터를 추출하고 양식을 작성하는 데이터 입력 작업을 자동화하는 데 사용될 수 있습니다.

프레임워크 개발자들은 대규모 액션 모델 학습에 사용되는 데이터 세트를 확장하는 작업에도 힘쓰고 있습니다. 이를 통해 AI 커뮤니티에 포괄적인 리소스를 제공하고 LaVague의 웹 에이전트 기능을 더욱 향상시킬 계획입니다.

이러한 최근 발전을 통해 LaVague는 AI 기반 웹 에이전트 개발을 위한 강력하고 유연한 프레임워크로 자리잡았습니다. 개발자들은 문서에 제공된 설치 및 사용자 정의 가이드를 따라 쉽게 기능을 탐색할 수 있습니다.

LaVague, 오픈 소스 대규모 액션 모델 프레임워크는 개발에 있어 중요한 이정표를 달성했습니다. 팀은 이제 자체 데이터 수집 이니셔티브에 초점을 맞추고 있으며, AI 커뮤니티와 LaVague의 웹 에이전트 기능을 더욱 향상시킬 수 있는 포괄적인 데이터 세트를 만들기 위해 노력하고 있습니다.

데이터 수집 업데이트는 LaVague에 있어 중요한 이정표입니다. 이를 통해 보다 강력하고 다양한 대규모 액션 모델의 기반이 마련될 것입니다. 다양한 데이터 리소스를 활용하여 팀은 웹 에이전트가 직면할 수 있는 다양한 작업과 목표를 더 잘 나타낼 수 있는 데이터 세트를 만들기 위해 노력하고 있습니다.

이 이니셔티브는 LaVague 프레임워크뿐만 아니라 더 넓은 AI 생태계에도 기여할 것입니다. 이 노력을 통해 생성된 데이터 세트는 커뮤니티에 공개되어 연구자와 개발자들이 자신의 프로젝트와 실험에 활용할 수 있게 될 것입니다.

데이터 수집 접근 방식은 다양한 온라인 리소스를 활용하고 기존 웹 에이전트 기능을 활용하는 등 다각도로 이루어집니다. 데이터 수집 및 큐레이션 프로세스를 자동화하여 시간이 지남에 따라 지속적으로 데이터 세트를 확장할 수 있는 확장 가능하고 효율적인 시스템을 구축할 계획입니다.

LaVague 데이터 수집 이니셔티브의 진행에 따라 프레임워크 사용자들은 웹 에이전트의 향상된 기능을 경험할 수 있을 것입니다. 새로운 데이터 세트로 학습된 개선된 대규모 액션 모델을 통해 웹 에이전트는 더 복잡한 작업과 목표를 보다 정확하고 효율적으로 처리할 수 있게 될 것입니다.

요약하면, LaVague의 데이터 수집 이니셔티브는 오픈 소스 프레임워크 발전에 있어 중요한 진전을 나타냅니다. 강력하고 다양한 데이터 세트 구축에 투자함으로써 팀은 AI 기반 웹 애플리케이션의 새로운 영역을 개척할 수 있는 기회를 열어 놓았습니다.