LaVague - это открытая платформа, которая позволяет разрабатывать веб-агентов на базе искусственного интеллекта, способных выполнять сложные задачи. Благодаря двум основным компонентам - модели мира и двигателю действий - LaVague позволяет создавать агентов, которые могут обрабатывать цели, понимать текущее состояние веб-страницы, генерировать инструкции и преобразовывать их в исполняемые действия.

Одной из выдающихся особенностей LaVague является возможность автоматизации процесса подачи заявок на работу. Платформа в сочетании с моделями Hugging Face может выполнять оптическое распознавание символов (OCR) на резюме, извлекать соответствующую информацию и автоматически заполнять формы заявок на работу. Это упрощает процесс подачи заявок, позволяя вам легко подавать заявки на множество вакансий.

Помимо заявок на работу, LaVague можно использовать для разработки широкого спектра веб-агентов. Например, вы можете создавать агентов, которые могут навигировать и извлекать информацию из рабочих пространств Notion, или агентов, которые могут выполнять задачи по вводу данных, извлекая информацию из счетов-фактур и автоматически заполняя формы.

Чтобы начать работу с LaVague, вы можете просто установить его с помощью команды pip. Документация платформы содержит подробные рекомендации по настройке контента, работе с крупными языковыми моделями и интеграции сторонних инструментов. Благодаря растущим возможностям и постоянному развитию специализированного набора данных, LaVague готов стать все более мощным инструментом для автоматизации сложных веб-задач.

LaVague - это открытая платформа, которая дает разработчикам возможность легко создавать мощных веб-агентов на базе ИИ. Благодаря последним обновлениям, LaVague теперь предлагает возможность создавать агентов, которые могут автоматически подавать заявки на работу, используя PNG-файл вашего резюме.

Основные компоненты платформы включают в себя модель мира, которая преобразует цели и текущее состояние веб-страницы в инструкции, и двигатель действий, который компилирует эти инструкции в исполняемый код. Это позволяет агентам выполнять сложные задачи, такие как оптическое распознавание символов в резюме и заполнение форм заявок на работу.

Помимо заявок на работу, LaVague можно использовать для разработки широкого спектра веб-агентов. Например, вы можете создавать агентов, которые могут навигировать и извлекать информацию из рабочих пространств Notion, или агентов, которые могут автоматизировать задачи по вводу данных, извлекая информацию из счетов-фактур и заполняя формы.

Чтобы начать работу с LaVague, просто установите его с помощью предоставленной команды pip. Затем вы можете создавать собственных агентов, следуя подробной документации и учебным пособиям, предоставленным командой LaVague. Благодаря своим мощным возможностям и удобному интерфейсу, LaVague упрощает для разработчиков использование возможностей ИИ и автоматизацию различных веб-задач.

LaVague, открытая платформа на основе крупной модели действий, недавно представила мощную функцию, которая может революционизировать ваш процесс подачи заявок на работу. Благодаря последнему обновлению, LaVague теперь позволяет вам создавать ИИ-агента, который может автоматически подавать заявки на работу, используя PNG-файл вашего резюме.

Этот агент способен выполнять оптическое распознавание символов (OCR) на вашем резюме, извлекать соответствующую информацию и затем заполнять формы заявок на работу с помощью извлеченных данных. Это означает, что вы теперь можете подавать заявки на большое количество вакансий с минимальными усилиями, так как агент будет выполнять утомительную задачу заполнения форм за вас.

Код для этой функции был обновлен и теперь доступен в Google Colab, что упрощает вам возможность попробовать ее. Просто следуйте инструкциям в описании ниже, чтобы начать.

Платформа LaVague состоит из двух ключевых компонентов: модели мира, которая принимает цель и текущее состояние (веб-страницу) и генерирует инструкции, и двигателя действий, который компилирует эти инструкции в коды действий. Это позволяет агенту перемещаться по Интернету, обрабатывать сложные задачи и выполнять необходимые действия.

Помимо автоматизации подачи заявок на работу, LaVague также продемонстрировал другие впечатляющие веб-агенты, такие как возможность извлекать информацию из рабочих пространств Notion и выполнять задачи по вводу данных. Универсальность платформы и ее постоянное развитие делают ее ценным инструментом для оптимизации ваших рабочих процессов и повышения производительности.

Чтобы начать работу с LaVague, просто установите его с помощью предоставленной команды pip, а затем начните создавать собственных ИИ-агентов для решения широкого спектра веб-задач. Изучите документацию, возможности настройки и растущее сообщество, чтобы раскрыть весь потенциал этой мощной платформы.

LaVague, открытая платформа на основе крупной модели действий, недавно представила несколько захватывающих обновлений, расширяющих ее возможности в разработке веб-агентов на базе ИИ. Одной из выдающихся функций является возможность создания агента, который может автоматически подавать заявки на работу, используя PNG-файл вашего резюме.

Этот агент использует ключевые компоненты LaVague - модель мира и двигатель действий - для обработки резюме, извлечения соответствующей информации и заполнения форм заявок на работу. Модель мира принимает цель (подача заявки на работу) и текущее состояние (форма заявки на работу), чтобы генерировать инструкции, в то время как двигатель действий компилирует эти инструкции в исполняемые действия с использованием инструментов, таких как Playwright и Selenium.

Помимо использования для заявок на работу, веб-агенты LaVague продемонстрировали свою универсальность в различных других задачах. Их можно использовать для извлечения знаний, навигации по платформам, таким как Notion, и извлечения соответствующей информации. Агенты также могут использоваться для ввода данных, автоматизируя процесс извлечения данных из счетов-фактур или других источников и заполнения форм.

Разработчики платформы также работают над расширением набора данных, используемого для обучения крупной модели действий, стремясь создать всеобъемлющий ресурс для сообщества ИИ. Эти усилия по сбору данных дополнительно повысят возможности веб-агентов LaVague, позволяя им решать еще более широкий спектр задач с повышенной эффективностью и точностью.

Благодаря этим последним достижениям, LaVague укрепил свои позиции как мощная и гибкая платформа для разработки веб-агентов на базе ИИ. Разработчики, заинтересованные в изучении ее возможностей, могут легко начать работу, следуя инструкциям по установке и настройке, представленным в документации.

LaVague, открытая платформа на основе крупной модели действий, делает важный шаг вперед в своем развитии. Команда сейчас сосредоточена на создании собственной инициативы по сбору данных, стремясь создать всеобъемлющий набор данных, который может быть использован сообществом ИИ и дополнительно повысить возможности их веб-агентов.

Обновление, связанное со сбором данных, является важной вехой для LaVague, так как оно обеспечит основу для более надежной и универсальной крупной модели действий. Используя различные источники данных, команда стремится создать набор данных, который может лучше представлять разнообразный спектр задач и целей, с которыми могут столкнуться веб-агенты.

Эта инициатива принесет пользу не только платформе LaVague, но и внесет вклад в более широкую экосистему ИИ. Набор данных, созданный в результате этих усилий, может быть предоставлен сообществу, позволяя исследователям и разработчикам получать доступ к высококачественным данным для их собственных проектов и экспериментов.

Подход команды к сбору данных многогранен, он черпает из широкого спектра онлайн-ресурсов и использует существующие возможности веб-агентов. Автоматизируя процесс сбора и обработки данных, они стремятся создать масштабируемую и эффективную систему, которая может постоянно расширять набор данных со временем.

По мере развития этой инициативы по сбору данных, пользователи платформы LaVague могут ожидать улучшения возможностей своих веб-агентов. Улучшенная крупная модель действий, обученная на новом наборе данных, позволит веб-агентам решать еще более сложные задачи и цели с большей точностью и эффективностью.

В целом, инициатива LaVague по сбору данных представляет собой важный шаг вперед в эволюции их открытой платформы. Инвестируя в создание надежного и разнообразного набора данных, команда готова открыть новые горизонты в мире веб-приложений на базе ИИ, предоставляя разработчикам возможность расширять границы того, что возможно.