LaVague é uma estrutura de código aberto que permite o desenvolvimento de agentes web alimentados por IA capazes de executar tarefas complexas. Com seus dois componentes principais - o modelo de mundo e o motor de ação - o LaVague permite que você crie agentes que podem processar objetivos, entender o estado atual de uma página da web, gerar instruções e traduzi-las em ações executáveis.

Um dos recursos de destaque do LaVague é sua capacidade de automatizar candidaturas a empregos. A estrutura, combinada com os modelos da Hugging Face, pode realizar reconhecimento óptico de caracteres (OCR) em um currículo, extrair as informações relevantes e preencher automaticamente os formulários de candidatura a emprego. Isso agiliza o processo de candidatura, permitindo que você se candidate a várias posições com facilidade.

Além das candidaturas a empregos, o LaVague pode ser usado para desenvolver uma ampla gama de agentes web. Por exemplo, você pode criar agentes que podem navegar e recuperar informações de espaços de trabalho da Notion, ou agentes que podem realizar tarefas de entrada de dados extraindo informações de faturas e preenchendo automaticamente formulários.

LaVague é uma estrutura de código aberto que capacita os desenvolvedores a criar poderosos agentes web de IA com facilidade. Com seus upgrades recentes, o LaVague agora oferece a capacidade de construir agentes que podem se candidatar automaticamente a empregos usando o PNG do seu currículo.

Os componentes principais da estrutura incluem um modelo de mundo que traduz objetivos e o estado atual da página da web em instruções, e um motor de ação que compila essas instruções em código executável. Isso permite que os agentes realizem tarefas complexas, como reconhecimento óptico de caracteres em currículos e preenchimento de formulários de candidatura a emprego.

Além das candidaturas a empregos, o LaVague pode ser usado para desenvolver uma ampla gama de agentes web. Por exemplo, você pode criar agentes que podem navegar e recuperar informações de espaços de trabalho da Notion, ou agentes que podem automatizar tarefas de entrada de dados extraindo informações de faturas e preenchendo formulários.

LaVague, uma estrutura de modelo de ação grande de código aberto, recentemente introduziu um recurso poderoso que pode revolucionar seu processo de candidatura a emprego. Com seu último upgrade, o LaVague agora permite que você construa um agente de IA que possa se candidatar automaticamente a empregos usando o PNG do seu currículo.

Esse agente é capaz de realizar reconhecimento óptico de caracteres (OCR) em seu currículo, extrair as informações relevantes e, em seguida, preencher os formulários de candidatura a emprego com os dados extraídos. Isso significa que você agora pode se candidatar a um grande lote de empregos com o mínimo de esforço, pois o agente cuidará da tarefa enfadonha de preencher os formulários por você.

O código para esse recurso foi atualizado e agora está acessível no Google Colab, facilitando que você o experimente. Basta seguir as instruções na descrição abaixo para começar.

A estrutura do LaVague consiste em dois componentes-chave: um modelo de mundo que pega um objetivo e o estado atual (página da web) e gera instruções, e um motor de ação que compila essas instruções em códigos de ação. Isso permite que o agente navegue na web, processe tarefas complexas e execute as ações necessárias.

LaVague, uma estrutura de modelo de ação grande de código aberto, recentemente introduziu várias atualizações empolgantes que expandem suas capacidades no desenvolvimento de agentes web de IA. Um dos recursos de destaque é a capacidade de construir um agente que possa se candidatar automaticamente a empregos usando o PNG do seu currículo.

Esse agente aproveita os componentes principais do LaVague - o modelo de mundo e o motor de ação - para processar o currículo, extrair as informações relevantes e preencher os formulários de candidatura a emprego. O modelo de mundo pega o objetivo (candidatar-se a um emprego) e o estado atual (o formulário de candidatura a emprego) para gerar instruções, enquanto o motor de ação compila essas instruções em ações executáveis usando ferramentas como Playwright e Selenium.

Além do caso de uso de candidatura a emprego, os agentes web do LaVague demonstraram sua versatilidade em várias outras tarefas. Eles podem ser usados para recuperação de conhecimento, navegando por plataformas como a Notion e extraindo informações relevantes. Os agentes também podem ser empregados para entrada de dados, automatizando o processo de extração de dados de faturas ou outras fontes e preenchendo formulários.

LaVague, a estrutura de modelo de ação grande de código aberto, está dando um passo significativo em seu desenvolvimento. A equipe agora está focada em construir sua própria iniciativa de coleta de dados, com o objetivo de criar um conjunto de dados abrangente que possa ser utilizado pela comunidade de IA e aprimorar ainda mais as capacidades de seus agentes web.

A atualização da coleta de dados é um marco crucial para o LaVague, pois fornecerá a base para um modelo de ação grande mais robusto e versátil. Ao aproveitar vários recursos de dados, a equipe está comprometida em criar um conjunto de dados que possa melhor representar a diversa gama de tarefas e objetivos que os agentes web podem encontrar.

Essa iniciativa não só beneficiará a estrutura do LaVague, mas também contribuirá para o ecossistema de IA mais amplo. O conjunto de dados gerado por meio desse esforço pode ser disponibilizado para a comunidade, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores acessem dados de alta qualidade para seus próprios projetos e experimentos.