Agent TARS использует сочетание передовых технологий компьютерного зрения и обработки естественного языка для понимания и манипуляции графическими интерфейсами пользователя. Захватывая визуальные представления веб-страниц, TARS может распознавать кнопки, формы, таблицы и другие элементы страницы. Пользователи взаимодействуют с TARS с помощью команд на естественном языке, указывая ему кликать, прокрутить, извлекать текст или заполнять формы на нескольких страницах. Он поддерживает настраиваемые рабочие процессы, объединяющие задачи — такие как вход в аккаунты, сбор данных и экспорт результатов в CSV или JSON. Поддержка в headless и headful режимах делает TARS подходящим для интерактивных исследований и автоматизированных задач без наблюдения, что делает его идеальным для тестирования, сбора данных и рутинных операций на основе браузера.

Taiga — это фреймворк на Python с открытым исходным кодом, предназначенный для упрощения создания, оркестровки и развертывания автономных агентов на базе больших языковых моделей (LLM). В рамках предлагаемого решения реализована гибкая система плагинов для интеграции пользовательских инструментов и внешних API, настраиваемый модуль памяти для управления долгосрочным и краткосрочным контекстом диалогов, а также механизм цепочки задач для последовательной обработки многосложных рабочих процессов. Также в Taiga встроена система логирования, метрик и обработки ошибок, обеспечивающих готовность к развертыванию в промышленной среде. Разработчики могут быстро создавать прототипы агентов, расширять их функциональность через SDK и деплоить на различных платформах. Обеспечивая абстракцию сложных логик оркестрации, Taiga позволяет командам сосредоточиться на построении интеллектуальных ассистентов, умеющих исследовать, планировать и выполнять действия без ручного вмешательства.

Web-Agent — это библиотека на Node.js, предназначенная для преобразования команд на естественном языке в операции браузера. Она интегрируется с популярными поставщиками LLM (OpenAI, Anthropic и др.) и управляет безголовыми или полнофункциональными браузерами для выполнения таких задач, как сбор данных со страниц, клик по кнопкам, заполнение форм, навигация по многошаговым рабочим процессам и экспорт результатов. Разработчики могут определить поведение агента в коде или JSON, расширять его через плагины и цеплять задачи для построения сложных автоматизаций. Это упрощает выполнение рутинных веб-задач, тестирование и сбор данных, позволяя ИИ интерпретировать и выполнять их.