PerfAgents는 주요 애플리케이션 모니터링을 설정하고 관리하는 과정을 간소화하기 위해 설계된 AI 기반 합성 모니터링 및 테스트 플랫폼입니다. Selenium, Puppeteer, Cypress 및 Playwright와 같은 여러 오픈 소스 프레임워크를 지원합니다. 기존 스크립트를 활용하거나 쉽게 새로운 스크립트를 생성함으로써 PerfAgents는 지속적인 테스트를 제공하고 다운타임을 줄이며 최적의 애플리케이션 성능을 보장합니다. Slack, Microsoft Teams, Jira 및 PagerDuty와 같은 도구와 원활하게 통합되어 실시간 경고 및 알림을 제공합니다.

Browser Copilot은 Chromium 브라우저에 위치하며, 자연어로 요소를 선택하거나 상호작용을 설명할 수 있습니다. GPT-3.5를 활용하여 신뢰성 높은 CSS/XPath 선택자와 인기 프레임워크인 Selenium, Playwright, Puppeteer용 전체 테스트 코드 스니펫을 생성합니다. 확장 프로그램 내에서 테스트를 내보내거나, 사용자 흐름을 캡처하고, 생성된 스크립트를 세밀하게 다듬을 수 있습니다. 선택자 생성과 보일러플레이트 코드의 자동화를 통해 테스트 개발 속도를 높이고, 불안정성을 낮추며, 테스트 스위트의 유지 관리를 용이하게 합니다.

Dino Reinforcement Learning은 강화 학습을 통해 Chrome 공룡 게임을 플레이하는 AI 에이전트 훈련을 위한 종합 도구를 제공합니다. 셀레늄을 통해 헤드리스 Chrome 인스턴스와 통합하여 실시간 게임 프레임을 캡처하고, 딥 Q 네트워크 입력에 최적화된 상태 표현으로 처리합니다. 프레임 재생, 이플실론-탐욕 탐사, 컨볼루션 신경망 모델 및 사용자 맞춤 하이퍼파라미터가 포함된 훈련 루프 모듈이 포함됩니다. 훈련 진행 상황은 콘솔 로그를 통해 확인하며 체크포인트 저장으로 나중에 평가 가능합니다. 훈련 후, 에이전트는 자율적으로 실시간 게임을 플레이하거나 다양한 모델 아키텍처와 벤치마킹할 수 있습니다. 모듈식 설계로 RL 알고리즘을 쉽게 교체할 수 있어 실험에 유연성을 제공합니다.

RAGENT는 다양한 도구와 데이터 소스와 상호작용할 수 있는 자율 AI 에이전트를 만들기 위해 설계되었습니다. 내부적으로 검색 강화 생성을 이용해 로컬 파일이나 외부 소스에서 관련 컨텍스트를 가져오고, 이를 바탕으로 OpenAI 모델로 응답을 생성합니다. 개발자는 웹 검색, Selenium을 활용한 브라우저 자동화, 파일 읽기/쓰기, 안전한 샌드박스 내 코드 실행, 이미지 텍스트 추출 OCR 도구를 추가할 수 있습니다. 이 프레임워크는 대화 메모리를 관리하고, 도구 간 조정을 담당하며, 커스텀 프롬프트 템플릿도 지원합니다. RAGENT를 통해 팀은 문서 Q&A, 연구 자동화, 콘텐츠 요약, 엔드투엔드 워크플로우 자동화를 빠르게 프로토타입할 수 있습니다.