Ferramentas 段階的計画 para todas as ocasiões

Obtenha soluções 段階的計画 flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

段階的計画

  • 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
  • FreeAct é uma estrutura de código aberto que permite que agentes de IA autônomos planejem, raciocinem e executem ações por meio de módulos alimentados por LLM.
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    O que é FreeAct?
    FreeAct utiliza uma arquitetura modular para facilitar a criação de agentes de IA. Os desenvolvedores definem objetivos de alto nível e configuram o módulo de planejamento para gerar planos passo a passo. O componente de raciocínio avalia a viabilidade do plano, enquanto o motor de execução coordena chamadas de API, consultas a bancos de dados e interações com ferramentas externas. O gerenciamento de memória acompanha o contexto de conversa e dados históricos, permitindo que os agentes tomem decisões informadas. O registro de ambiente simplifica a integração de ferramentas e serviços personalizados, permitindo adaptação dinâmica. FreeAct suporta múltiplos backends de LLM e pode ser implantado em servidores locais ou ambientes na nuvem. Sua natureza de código aberto e projeto extensível facilitam a prototipagem rápida de agentes inteligentes para pesquisa e casos de uso de produção.
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