AutoBrowse는 LLM 기반의 웹 자동화를 지원하는 개발자 라이브러리입니다. 대형 언어 모델을 활용하여 검색, 탐색, 상호작용, 정보 추출 등 브라우저 동작을 계획하고 실행합니다. 계획자-실행자 패턴을 사용하여 고수준 작업을 단계별 행동으로 분해하며, JavaScript 렌더링, 폼 입력, 링크 트래버설, 콘텐츠 파싱을 처리합니다. 구조화된 데이터 또는 요약을 출력하며, 연구, 데이터 수집, 자동화 테스트, 경쟁 정보 수집 등에 적합합니다.

APLib는 게임 및 시뮬레이션 환경 내에서 AI 주도 자율 에이전트 개발을 간소화하도록 설계되었습니다. Belief-Desire-Intention(BDI)에서 영감을 받은 아키텍처를 활용하여 인지, 의사 결정, 행동 실행을 위한 모듈식 구성요소를 제공합니다. 개발자는 직관적인 API와 행동 트리를 통해 에이전트의 신념, 목표, 행동을 정의할 수 있습니다. APLib 에이전트는 커스터마이징 가능한 센서를 통해 게임 상태를 해석하고, 내장 플래너를 사용하여 계획을 수립하며, 액추에이터를 통해 환경과 상호작용합니다. 라이브러리는 Unity, Unreal, 순수 Java 환경과 통합을 지원하여 자동화된 테스트, AI 연구, 시뮬레이션을 용이하게 합니다. 행동 모듈 재사용, 빠른 프로토타이핑, 견고한 QA 워크플로우를 촉진하며 반복 테스트 시나리오를 자동화하고 복잡한 플레이어 행동을 수작업 없이 시뮬레이션합니다.