Taiga는 Python을 기반으로 하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크로, 자율적인 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트의 생성, 조율 및 배포를 간소화하도록 설계되었습니다. 이 프레임워크는 사용자 정의 도구와 외부 API를 통합하는 유연한 플러그인 시스템, 장기 및 단기 대화 컨텍스트를 관리하는 구성 가능한 메모리 모듈, 다단계 워크플로우를 순서대로 수행하는 작업 체인 메커니즘을 포함합니다. 또한, 내장 로깅, 지표, 오류 처리 기능을 갖추어 프로덕션 환경에서 신뢰성 있게 사용할 수 있습니다. 개발자는 템플릿을 활용하여 빠르게 에이전트를 스캐폴딩하고 SDK를 통해 기능을 확장하며 플랫폼 전반에 배포할 수 있습니다. 복잡한 조율 로직을 추상화하여 연구, 계획, 행동 수행을 자동화하는 지능형 비서 개발에 집중할 수 있게 합니다.

Agent TARS는 고급 컴퓨터 비전과 자연어 처리 기술을 결합하여 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 이해하고 조작합니다. 웹 페이지의 시각적 표현을 캡처하여 버튼, 양식, 테이블 및 기타 페이지 요소를 식별할 수 있습니다. 사용자는 자연어 프롬프트를 통해 TARS에게 명령을 내려 여러 페이지에 걸쳐 클릭, 스크롤, 텍스트 추출 또는 양식 채우기를 수행합니다. 맞춤형 워크플로우를 지원하여 계정 로그인, 데이터 스크래핑, 결과를 CSV 또는 JSON으로 내보내기와 같은 작업을 연속적으로 실행할 수 있습니다. 헤드리스와 헤드풀 브라우저 모드를 모두 지원하여 상호작용 탐색과 무인 자동화를 가능하게 하며, 시험, 데이터 수집, 일상 브라우저 작업에 적합합니다.