LaVague là một framework mã nguồn mở cho phép phát triển các tác nhân web được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Với hai thành phần cốt lõi là mô hình thế giới và động cơ hành động, LaVague cho phép bạn tạo ra các tác nhân có thể xử lý mục tiêu, hiểu trạng thái hiện tại của trang web, tạo ra hướng dẫn và chuyển đổi chúng thành các hành động có thể thực thi.

Một trong những tính năng nổi bật của LaVague là khả năng tự động hóa việc nộp đơn xin việc. Kết hợp với các mô hình của Hugging Face, framework này có thể thực hiện nhận dạng ký tự quang học (OCR) trên một bản sơ yếu lý lịch, trích xuất thông tin liên quan và tự động điền vào các mẫu đơn xin việc. Điều này giúp đơn giản hóa quá trình nộp đơn, cho phép bạn nộp đơn cho nhiều vị trí một cách dễ dàng.

Ngoài việc nộp đơn xin việc, LaVague có thể được sử dụng để phát triển nhiều loại tác nhân web khác nhau. Ví dụ, bạn có thể tạo ra các tác nhân có thể điều hướng và truy xuất thông tin từ các không gian làm việc Notion, hoặc các tác nhân có thể thực hiện các nhiệm vụ nhập dữ liệu bằng cách trích xuất thông tin từ hóa đơn và tự động điền vào các mẫu đơn.

Để bắt đầu với LaVague, bạn chỉ cần cài đặt nó bằng lệnh pip. Tài liệu của framework cung cấp hướng dẫn chi tiết về việc tùy chỉnh nội dung, làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn và tích hợp các công cụ bên thứ ba. Với khả năng ngày càng tăng và sự phát triển liên tục của một tập dữ liệu chuyên dụng, LaVague đang trở thành một công cụ ngày càng mạnh mẽ để tự động hóa các nhiệm vụ web phức tạp.

LaVague là một framework mã nguồn mở giúp các nhà phát triển tạo ra các tác nhân web AI mạnh mẽ một cách dễ dàng. Với các nâng cấp gần đây, LaVague hiện cung cấp khả năng xây dựng các tác nhân có thể tự động nộp đơn xin việc bằng cách sử dụng ảnh PNG của bản sơ yếu lý lịch của bạn.

Các thành phần cốt lõi của framework bao gồm một mô hình thế giới chuyển đổi mục tiêu và trạng thái trang web hiện tại thành hướng dẫn, và một động cơ hành động biên dịch các hướng dẫn này thành mã có thể thực thi. Điều này cho phép các tác nhân thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, chẳng hạn như nhận dạng ký tự quang học trên bản sơ yếu lý lịch và điền vào các mẫu đơn xin việc.

Ngoài việc nộp đơn xin việc, LaVague có thể được sử dụng để phát triển nhiều loại tác nhân web khác. Ví dụ, bạn có thể tạo ra các tác nhân có thể điều hướng và truy xuất thông tin từ các không gian làm việc Notion, hoặc các tác nhân có thể tự động hóa các nhiệm vụ nhập dữ liệu bằng cách trích xuất thông tin từ hóa đơn và điền vào các mẫu đơn.

Để bắt đầu với LaVague, chỉ cần cài đặt nó bằng lệnh pip được cung cấp. Sau đó, bạn có thể xây dựng các tác nhân của riêng mình bằng cách làm theo tài liệu và hướng dẫn chi tiết do nhóm LaVague cung cấp. Với khả năng mạnh mẽ và giao diện thân thiện, LaVague giúp các nhà phát triển dễ dàng khai thác sức mạnh của trí tuệ nhân tạo và tự động hóa nhiều loại nhiệm vụ dựa trên web.

LaVague, một framework mô hình hành động lớn mã nguồn mở, gần đây đã giới thiệu một tính năng mạnh mẽ có thể cách mạng hóa quá trình nộp đơn xin việc của bạn. Với bản nâng cấp mới nhất, LaVague hiện cho phép bạn xây dựng một tác nhân AI có thể tự động nộp đơn xin việc bằng cách sử dụng ảnh PNG của bản sơ yếu lý lịch của bạn.

Tác nhân này có khả năng thực hiện nhận dạng ký tự quang học (OCR) trên bản sơ yếu lý lịch của bạn, trích xuất thông tin liên quan và sau đó điền vào các mẫu đơn xin việc với dữ liệu đã trích xuất. Điều này có nghĩa là bạn có thể nộp đơn cho một lượng lớn các vị trí với nỗ lực tối thiểu, vì tác nhân sẽ xử lý công việc điền mẫu đơn nhàm chán thay bạn.

Mã cho tính năng này đã được cập nhật và hiện có sẵn trên Google Colab, giúp bạn dễ dàng thử nghiệm. Chỉ cần làm theo hướng dẫn trong mô tả bên dưới để bắt đầu.

Framework LaVague bao gồm hai thành phần chính: một mô hình thế giới lấy một mục tiêu và trạng thái hiện tại (trang web) và tạo ra hướng dẫn, và một động cơ hành động biên dịch các hướng dẫn này thành mã hành động. Điều này cho phép tác nhân điều hướng web, xử lý các nhiệm vụ phức tạp và thực hiện các hành động cần thiết.

Ngoài tự động hóa việc nộp đơn xin việc, LaVague cũng đã giới thiệu các tác nhân web ấn tượng khác, chẳng hạn như khả năng truy xuất thông tin từ các không gian làm việc Notion và thực hiện các nhiệm vụ nhập dữ liệu. Tính linh hoạt và sự phát triển liên tục của framework này khiến nó trở thành một công cụ có giá trị để đơn giản hóa quy trình làm việc và tăng năng suất của bạn.

Để bắt đầu với LaVague, chỉ cần cài đặt nó bằng lệnh pip được cung cấp, sau đó bắt đầu xây dựng các tác nhân AI của riêng bạn để giải quyết nhiều loại nhiệm vụ dựa trên web. Khám phá tài liệu, các tùy chọn tùy chỉnh và cộng đồng ngày càng phát triển để khai thác trọn vẹn tiềm năng của framework mạnh mẽ này.

LaVague, một framework mô hình hành động lớn mã nguồn mở, gần đây đã giới thiệu một số nâng cấp đầy hứng khởi mở rộng khả năng của nó trong việc phát triển các tác nhân web AI. Một trong những tính năng nổi bật là khả năng xây dựng một tác nhân có thể tự động nộp đơn xin việc bằng cách sử dụng ảnh PNG của bản sơ yếu lý lịch của bạn.

Tác nhân này khai thác các thành phần cốt lõi của LaVague - mô hình thế giới và động cơ hành động - để xử lý bản sơ yếu lý lịch, trích xuất thông tin liên quan và điền vào các mẫu đơn xin việc. Mô hình thế giới lấy mục tiêu (nộp đơn xin việc) và trạng thái hiện tại (mẫu đơn xin việc) để tạo ra hướng dẫn, trong khi động cơ hành động biên dịch các hướng dẫn này thành các hành động có thể thực thi bằng cách sử dụng các công cụ như Playwright và Selenium.

Ngoài trường hợp sử dụng nộp đơn xin việc, các tác nhân web của LaVague đã chứng minh tính linh hoạt của họ trong nhiều nhiệm vụ khác. Chúng có thể được sử dụng để truy xuất kiến thức, điều hướng qua các nền tảng như Notion và trích xuất thông tin liên quan. Các tác nhân cũng có thể được sử dụng cho việc nhập dữ liệu, tự động hóa quá trình trích xuất dữ liệu từ hóa đơn hoặc các nguồn khác và điền vào các mẫu đơn.

Các nhà phát triển của framework cũng đang làm việc để mở rộng tập dữ liệu được sử dụng để đào tạo mô hình hành động lớn, nhằm tạo ra một nguồn tài nguyên toàn diện cho cộng đồng AI. Nỗ lực thu thập dữ liệu này sẽ tiếp tục tăng cường khả năng của các tác nhân web LaVague, cho phép chúng giải quyết một phạm vi rộng hơn các nhiệm vụ với hiệu quả và độ chính xác tăng lên.

Với những tiến bộ gần đây này, LaVague đã khẳng định vị trí của mình là một framework mạnh mẽ và linh hoạt để phát triển các tác nhân web được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo. Các nhà phát triển quan tâm đến việc khám phá khả năng của nó có thể dễ dàng bắt đầu bằng cách làm theo hướng dẫn cài đặt và tùy chỉnh được cung cấp trong tài liệu.

LaVague, framework mô hình hành động lớn mã nguồn mở, đang thực hiện một bước tiến quan trọng trong quá trình phát triển của mình. Nhóm hiện tập trung vào việc xây dựng sáng kiến thu thập dữ liệu riêng, nhằm tạo ra một tập dữ liệu toàn diện có thể được sử dụng bởi cộng đồng AI và tiếp tục tăng cường khả năng của các tác nhân web của họ.

Cập nhật về sáng kiến thu thập dữ liệu này là một mốc quan trọng đối với LaVague, vì nó sẽ cung cấp nền tảng cho một mô hình hành động lớn mạnh mẽ và đa dạng hơn. Bằng cách khai thác các nguồn dữ liệu khác nhau, nhóm cam kết tạo ra một tập dữ liệu có thể tốt hơn đại diện cho phạm vi đa dạng của các nhiệm vụ và mục tiêu mà các tác nhân web có thể gặp phải.

Sáng kiến này không chỉ mang lại lợi ích cho framework LaVague mà còn đóng góp vào hệ sinh thái AI rộng lớn hơn. Tập dữ liệu được tạo ra thông qua nỗ lực này có thể được cung cấp cho cộng đồng, cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển truy cập dữ liệu chất lượng cao cho các dự án và thử nghiệm của riêng họ.

Phương pháp tiếp cận của nhóm đối với việc thu thập dữ liệu là đa mặt, khai thác từ nhiều nguồn tài nguyên trực tuyến khác nhau và khai thác khả năng của các tác nhân web hiện có. Bằng cách tự động hóa quá trình thu thập và sắp xếp dữ liệu, họ nhằm tạo ra một hệ thống có thể mở rộng và hiệu quả, có thể liên tục mở rộng tập dữ liệu theo thời gian.

Khi quá trình phát triển sáng kiến thu thập dữ liệu này tiến triển, người dùng của framework LaVague có thể mong đợi trải nghiệm khả năng nâng cao của các tác nhân web của họ. Mô hình hành động lớn được cải thiện, được đào tạo trên tập dữ liệu mới, sẽ cho phép các tác nhân web giải quyết thậm chí nhi