LaVague是一个开源框架,可以开发出能够执行复杂任务的AI驱动的网络代理。通过其两个核心组件 - 世界模型和行动引擎 - LaVague允许您创建可以处理目标、理解网页当前状态、生成指令并将其转化为可执行操作的代理。

LaVague的一个突出特点是其自动化求职应用程序的能力。该框架结合了Hugging Face的模型,可以对简历进行光学字符识别(OCR),提取相关信息,并自动填写求职申请表。这简化了申请过程,使您能够轻松申请多个职位。

除了求职申请,LaVague还可用于开发各种网络代理。例如,您可以创建能够浏览和检索Notion工作区信息的代理,或者能够通过从发票中提取信息并自动填写表格来执行数据录入任务的代理。

要开始使用LaVague,您只需使用pip命令进行安装。该框架的文档提供了定制内容、使用大型语言模型和集成第三方工具的详细指导。随着其不断增强的功能和专用数据集的持续开发,LaVague有望成为自动化复杂网络任务的越来越强大的工具。

LaVague是一个开源框架,可以让开发人员轻松创建强大的AI网络代理。通过最近的升级,LaVague现在提供了使用简历PNG自动申请工作的能力。

该框架的核心组件包括一个将目标和当前网页状态转化为指令的世界模型,以及一个将这些指令编译成可执行代码的行动引擎。这使得代理可以执行复杂任务,如对简历进行光学字符识别并填写求职申请表。

除了求职申请,LaVague还可用于开发各种网络代理。例如,您可以创建能够浏览和检索Notion工作区信息的代理,或者能够通过从发票中提取信息并填写表格来自动执行数据录入任务的代理。

要开始使用LaVague,只需使用提供的pip命令进行安装。然后,您可以按照LaVague团队提供的详细文档和教程来构建自己的代理。凭借其强大的功能和用户友好的界面,LaVague使开发人员能够轻松利用AI技术,自动化各种基于网络的任务。

LaVague,一个开源的大型行动模型框架,最近推出了一项可以革新您求职过程的强大功能。通过最新的升级,LaVague现在允许您构建一个AI代理,可以使用简历的PNG自动申请工作。

这个代理能够对您的简历进行光学字符识别(OCR),提取相关信息,然后用提取的数据填写求职申请表。这意味着您现在可以轻松大批量申请工作,因为代理将为您处理填表这项繁琐的任务。

这个功能的代码已经更新,现在可以在Google Colab上访问,这使您很容易尝试使用。只需按照下面描述中的说明开始即可。

LaVague的框架由两个关键组件组成:一个世界模型,它接受目标和当前状态(网页)并生成指令;一个行动引擎,它将这些指令编译成行动代码。这使得代理能够浏览网页、处理复杂任务并执行必要的操作。

除了求职申请自动化,LaVague还展示了其他令人印象深刻的网络代理,如从Notion工作区检索信息和执行数据录入任务的能力。该框架的多功能性和持续发展使其成为简化工作流程和提高生产力的宝贵工具。

要开始使用LaVague,只需使用提供的pip命令进行安装,然后开始构建自己的AI代理来处理各种基于网络的任务。探索文档、定制选项和不断壮大的社区,以释放这个强大框架的全部潜力。

LaVague,一个开源的大型行动模型框架,最近推出了几项令人兴奋的升级,扩展了其在开发AI网络代理方面的能力。其中一个突出的功能是能够构建一个代理,使用简历的PNG自动申请工作。

这个代理利用LaVague的核心组件 - 世界模型和行动引擎 - 来处理简历,提取相关信息,并填写求职申请表。世界模型接受目标(申请工作)和当前状态(求职申请表)来生成指令,而行动引擎则使用Playwright和Selenium等工具将这些指令编译成可执行的操作。

除了求职申请用例,LaVague的网络代理已经展示了其在各种其他任务中的多功能性。它们可用于知识检索,浏览Notion等平台并提取相关信息。这些代理还可用于数据录入,自动提取发票或其他来源的数据并填写表格。

框架的开发人员也在努力扩大用于训练大型行动模型的数据集,旨在为AI社区创建一个全面的资源。这项数据收集工作将进一步增强LaVague网络代理的功能,使它们能够以更高的效率和准确性处理更广泛的任务。

凭借这些最新进展,LaVague已经巩固了其作为开发AI驱动网络代理的强大和灵活框架的地位。对其功能感兴趣的开发人员可以通过遵循文档中提供的安装和定制指南轻松入门。

LaVague,这个开源的大型行动模型框架,正在向前迈出重要一步。该团队现在专注于建立自己的数据收集计划,旨在创建一个全面的数据集,供AI社区使用,并进一步增强其网络代理的功能。

数据收集更新是LaVague的一个关键里程碑,因为它将为更强大和多功能的大型行动模型奠定基础。通过利用各种数据资源,该团队致力于创建一个能够更好地代表网络代理可能遇到的各种任务和目标的数据集。

这项计划不仅将使LaVague框架受益,还将为更广泛的AI生态系统做出贡献。通过这项工作生成的数据集可以提供给社区,让研究人员和开发人员可以访问高质量的数据,用于自己的项目和实验。

该团队的数据收集方法是多方位的,从各种在线资源汲取灵感,并利用他们现有的网络代理功能。通过自动化数据收集和整理过程,他们旨在创建一个可扩展和高效的系统,能够随时间不断扩大数据集。

随着这项数据收集计划的进展,LaVague框架的用户可以期待体验到他们的网络代理的增强功能。经过新数据集训练的改进型大型行动模型,将使网络代理能够以更高的准确性和效率处理更复杂的任务和目标。

总之,LaVague的数据收集计划代表了其开源框架发展的一个重要里程碑。通过投资创建一个强大和多样的数据集,该团队有望开拓AI驱动网络应用程序的新疆域,为开发人员提供更多可能性。