LaVague是一個開源框架,可以讓您開發出能夠執行複雜任務的AI驅動網路代理。憑藉其兩個核心組件 - 世界模型和行動引擎 - LaVague讓您可以創建能夠處理目標、理解網頁當前狀態、生成指令並將其轉換為可執行操作的代理。

LaVague最突出的功能之一是自動化求職應用程序。該框架結合了Hugging Face的模型,可以對簡歷進行光學字符識別(OCR),提取相關信息,並自動填寫求職申請表。這簡化了申請過程,讓您可以輕鬆申請多個職位。

除了求職應用程序,LaVague還可用於開發各種網路代理。例如,您可以創建能夠瀏覽和檢索Notion工作區信息的代理,或者能夠通過提取發票信息並自動填寫表格來執行數據輸入任務的代理。

要開始使用LaVague,您只需使用pip命令安裝它。該框架的文檔提供了定制內容、使用大型語言模型和集成第三方工具的詳細指南。隨著其不斷增強的功能和專用數據集的持續開發,LaVague有望成為自動化複雜網路任務的越來越強大的工具。

LaVague是一個開源框架,可以讓開發者輕鬆創建強大的AI網路代理。隨著最近的升級,LaVague現在提供了建立能夠自動使用您簡歷的PNG檔案申請工作的代理的功能。

該框架的核心組件包括一個將目標和當前網頁狀態轉換為指令的世界模型,以及一個將這些指令編譯為可執行代碼的行動引擎。這使得代理可以執行複雜的任務,例如對簡歷進行光學字符識別並填寫求職申請表。

除了求職應用程序,LaVague還可用於開發各種網路代理。例如,您可以創建能夠瀏覽和檢索Notion工作區信息的代理,或者能夠通過提取發票信息並填寫表格來自動化數據輸入任務的代理。

要開始使用LaVague,只需使用提供的pip命令安裝它。然後,您可以按照LaVague團隊提供的詳細文檔和教程來構建自己的代理。憑借其強大的功能和用戶友好的界面,LaVague使開發人員能夠輕鬆利用AI的力量,自動化各種基於網路的任務。

LaVague,一個開源的大型行動模型框架,最近推出了一項可以革新您求職過程的強大功能。隨著最新的升級,LaVague現在允許您構建一個AI代理,可以使用您簡歷的PNG檔案自動申請工作。

這個代理能夠對您的簡歷進行光學字符識別(OCR),提取相關信息,然後用提取的數據填寫求職申請表。這意味著您現在可以批量申請大量工作,因為代理將為您處理填寫表格的繁瑣任務。

此功能的代碼已經更新,現在可以在Google Colab上訪問,這使您很容易嘗試使用。只需按照下面描述中的說明開始使用。

LaVague的框架由兩個關鍵組件組成:一個世界模型,它接受目標和當前狀態(網頁)並生成指令,以及一個行動引擎,它將這些指令編譯為行動代碼。這使得代理能夠瀏覽網頁,處理複雜任務,並執行必要的操作。

除了求職應用程序自動化,LaVague還展示了其他令人印象深刻的網路代理,例如從Notion工作區檢索信息和執行數據輸入任務的能力。該框架的多功能性和持續發展使其成為簡化工作流程和提高生產力的有價值工具。

要開始使用LaVague,只需使用提供的pip命令安裝它,然後開始構建自己的AI代理來處理各種基於網路的任務。探索文檔、定制選項和不斷增長的社區,以釋放這個強大框架的全部潛力。

LaVague,一個開源的大型行動模型框架,最近推出了幾項令人興奮的升級,擴展了其在開發AI網路代理方面的能力。其中一個突出的功能是能夠建立一個代理,可以使用您簡歷的PNG檔案自動申請工作。

這個代理利用LaVague的核心組件 - 世界模型和行動引擎 - 來處理簡歷,提取相關信息,並填寫求職申請表。世界模型接受目標(申請工作)和當前狀態(求職申請表)來生成指令,而行動引擎則使用Playwright和Selenium等工具將這些指令編譯為可執行的操作。

除了求職應用程序用例,LaVague的網路代理已經展示了其在各種其他任務中的多功能性。它們可用於知識檢索,瀏覽Notion等平台並提取相關信息。這些代理還可用於數據輸入,自動提取發票或其他來源的數據並填寫表格。

框架的開發人員也在努力擴大用於訓練大型行動模型的數據集,旨在為AI社區創建一個全面的資源。這項數據收集工作將進一步增強LaVague網路代理的功能,使它們能夠以更高的效率和準確性處理更廣泛的任務。

通過這些最新進展,LaVague已經鞏固了其作為開發AI驅動網路代理的強大和靈活框架的地位。對其功能感興趣的開發人員可以輕鬆地通過遵循文檔中提供的安裝和定制指南開始使用。

LaVague,這個開源的大型行動模型框架,正在朝著其發展的重要里程碑邁進。該團隊現在專注於建立自己的數據收集計劃,旨在創建一個全面的數據集,供AI社區使用,並進一步增強其網路代理的功能。

數據收集更新是LaVague的一個關鍵里程碑,因為它將為更強大和更多功能的大型行動模型奠定基礎。通過利用各種數據資源,該團隊致力於創建一個能更好地代表網路代理可能遇到的各種任務和目標的數據集。

這項計劃不僅將使LaVague框架受益,還將為更廣泛的AI生態系統做出貢獻。通過這一努力產生的數據集可以提供給社區,讓研究人員和開發人員可以訪問高質量的數據,用於自己的項目和實驗。

該團隊對數據收集的方法是多方面的,從各種在線資源獲取數據,並利用他們現有的網路代理功能。通過自動化數據收集和整理的過程,他們旨在創建一個可擴展和高效的系統,能夠隨時間不斷擴大數據集。

隨著這個數據收集計劃的進展,LaVague框架的用戶可以期待體驗到他們的網路代理功能的增強。經過新數據集訓練的改進大型行動模型,將使網路代理能夠以更高的準確性和效率處理更複雜的任務和目標。

總之,LaVague的數據收集計劃代表了其開源框架發展的一個重要里程碑。通過投資創建一個強大和多樣的數據集,該團隊有望在AI驅動的網路應用程序領域開拓新的疆域,並賦能開發人員超越現有的可能性。

Le是一個開源框架,用於開發能夠在網上執行複雜任務的AI網路代理。該框架最近的更新擴展了其功能,允許代理執行諸如使用簡歷提取的信息自動申請工作等任務。

該框架由兩個關鍵組件組成:一個世界模型,它接受目標和當前狀態(網頁)並生成指令,以及一個行動引擎,它使用Playwright和Selenium等工具將這些指令編譯為可執行的操作。

該框架支持各種用例,從知識檢索和數據輸入到更複雜的任務,如自動化求職應用程序示例。此外,該團隊正在努力建立一個數據集,以改善驅動網路代理的大型語言模型。

總的來說,Le提供了一個強大而靈活的平台來開發AI驅動的網路代理,最近的更新展示了其不斷增長的功能。對探索該框架感興趣的開發人員可以在提供的鏈接中找到必要的資源和文檔。