PerfAgents ist eine KI-gestützte Plattform für synthetisches Monitoring und Testing, die entwickelt wurde, um das Einrichten und Verwalten der Überwachung Ihrer kritischen Anwendungen zu vereinfachen. Es unterstützt verschiedene Open-Source-Frameworks wie Selenium, Puppeteer, Cypress und Playwright. Durch die Nutzung Ihrer bestehenden Skripte oder das mühelose Erstellen neuer Skripte bietet PerfAgents kontinuierliches Testen, reduziert Ausfallzeiten und stellt optimale Anwendungsleistung sicher. Es integriert sich nahtlos mit Tools wie Slack, Microsoft Teams, Jira und PagerDuty für Echtzeitbenachrichtigungen und -warnungen.

Browser Copilot sitzt in Ihrem Chromium-Browser und ermöglicht es Ihnen, Elemente auszuwählen oder Interaktionen in natürlicher Sprache zu beschreiben. Es nutzt GPT-3.5, um zuverlässige CSS/XPath-Selektoren und vollständige Testcode-Snippets für beliebte Frameworks wie Selenium, Playwright und Puppeteer zu generieren. Sie können Tests exportieren, Nutzerflüsse erfassen und generierte Skripte im Erweiterungsfenster verfeinern. Durch die Automatisierung der Selektorerstellung und Boilerplate-Codes beschleunigt es die Testentwicklung, verringert Flakiness und hält Ihre Test-Suite wartbar.

Dino Reinforcement Learning bietet ein umfassendes Werkzeugset zum Trainieren eines KI-Agenten, um das Chrome-Dinosaurierspiel durch reinforcement learning zu spielen. Durch die Integration mit einem headless Chrome-Exemplar über Selenium erfasst es Echtzeit-Spielbilder und verarbeitet sie zu Zustandsdarstellungen, die für Eingaben in tiefe Q-Netzwerke optimiert sind. Das Framework umfasst Module für Replay-Speicher, Epsilon-Greedy-Exploration, Convolutional Neural Network-Modelle und Trainingsschleifen mit anpassbaren Hyperparametern. Nutzer können den Trainingsfortschritt über Konsolenprotokolle überwachen und Checkpoints für die spätere Bewertung speichern. Nach dem Training kann der Agent eingesetzt werden, um Live-Spiele autonom zu spielen oder gegen verschiedene Modellarchitekturen getestet zu werden. Das modulare Design erlaubt einen einfachen Austausch der RL-Algorithmen, was es zu einer flexiblen Plattform für Experimente macht.

RAGENT wurde entwickelt, um autonome KI-Agenten zu erstellen, die mit verschiedenen Tools und Datenquellen interagieren können. Im Hintergrund verwendet es retrieval-augmented generation, um relevanten Kontext aus lokalen Dateien oder externen Quellen abzurufen und dann Antworten über OpenAI-Modelle zu erstellen. Entwickler können Tools für Websuche, Browser-Automatisierung mit Selenium, Datei lesen/schreiben, Code-Ausführung in sicheren Sandboxes und OCR für die Texterkennung in Bildern integrieren. Das Framework verwaltet den Gesprächsspeicher, orchestriert Tools und unterstützt benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen. Mit RAGENT können Teams schnell intelligente Agenten für Dokumenten-Q&A, Forschungsautomatisierung, Inhaltszusammenfassung und End-to-End-Workflow-Automatisierung innerhalb einer Python-Umgebung prototypisieren.