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テストの自動化

  • Uma estrutura Python que transforma grandes modelos de linguagem em agentes autônomos de navegação na web para busca, navegação e extração.
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    O que é AutoBrowse?
    AutoBrowse é uma biblioteca para desenvolvedores que permite automação web orientada por LLM. Aproveitando grandes modelos de linguagem, planeja e executa ações no navegador — buscando, navegando, interagindo e extraindo informações de páginas web. Usando um padrão planejador-executor, divide tarefas de alto nível em ações passo a passo, lidando com rendering de JavaScript, entradas de formulários, travessia de links e análise de conteúdo. Produz dados estruturados ou resumos, sendo ideal para pesquisa, coleta de dados, testes automatizados e fluxos de trabalho de inteligência competitiva.
    Recursos Principais do AutoBrowse
    • Busca e navegação na web orientadas por LLM
    • Clique automático em links e preenchimento de formulários
    • Renderização de JavaScript e manipulação de conteúdo dinâmico
    • Análise de conteúdo e extração de dados
    • Sumarização do conteúdo de páginas web
  • APLib fornece agentes autônomos de teste de jogos com módulos de percepção, planejamento e ação para simular comportamentos de usuários em ambientes virtuais.
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    O que é APLib?
    APLib foi projetado para simplificar o desenvolvimento de agentes autônomos impulsionados por IA em ambientes de jogos e simulação. Utilizando uma arquitetura inspirada em Belief-Desire-Intention (BDI), oferece componentes modulares para percepção, tomada de decisão e execução de ações. Os desenvolvedores definem crenças, objetivos e comportamentos dos agentes por meio de APIs intuitivas e árvores de comportamento. Os agentes APLib podem interpretar o estado do jogo por sensores personalizáveis, formular planos usando planejadores integrados e interagir com o ambiente via atuadores. A biblioteca suporta integração com Unity, Unreal e ambientes Java puros, facilitando testes automatizados, pesquisa em IA e simulações. Promove a reutilização de módulos de comportamento, prototipagem rápida e fluxos de trabalho de QA robustos, automatizando cenários de teste repetitivos e simulando comportamentos complexos de jogadores sem intervenção manual.
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