Agent-S: 操作计算机的智能代理框架

用电脑像人类一样工作的代理:Agent S 的崛起 Agent S 是一个全新的代理框架,旨在通过自动化复杂的多步骤任务,来提高人机交互的效率。它不仅能帮助用户进行数据输入、日程安排,还能在商业环境中简化操作。Agent S 通过与计算机的图形用户界面进行直接交互,消除了人类用户的持续手动操作,从而提升了效率和无障碍性,特别是对残疾人士而言。 阅读详情

GitHub:https://github.com/simular-ai/Agent-S

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让 AI 像人一样操作电脑(如 macOS、Windows、Linux、Android),可自动完成复杂的 GUI 操作任务的 AI Agent 框架。它采用“通用体+专家体”组合架构,支持主动分层规划。通过集成大模型(LLM)和视觉多模态模型,能够理解屏幕截图、界面结构等输入,并生成操作指令,实现自动点击、输入、窗口切换、搜索等操作。

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主要功能

  • 图形界面操作:模拟鼠标和键盘,与电脑软件互动。
  • 任务分解与规划:将复杂任务拆成小步骤,自动执行。
  • 经验学习:从历史任务中学习,提高效率。
  • 跨平台支持:可在 macOS、Windows 和 Linux 上运行。
  • 多模态输入:结合屏幕图像和界面元素,精准操作。
  • 开源定制:提供源代码和文档,开发者可自由调整。
  • 知识库更新:运行时持续更新经验数据,提升智能性。

安装和使用

  1. 准备环境

    • 安装 Python 3.9 到 3.12。
JAVA:Spring Boot3 集成 Spring AI 实现 Skill 开发 本文介绍了如何通过Spring Boot和Spring AI实现大模型技能(Skill)开发,让AI具备调用业务系统能力。文章首先解释了Skill的概念,即AI可调用的业务能力,如查询订单、天气等,并展示了执行流程和整体架构。然后详细介绍了实践样例,包括技术版本、Maven依赖配置、AI服务设置、ChatClient创建和Skill技能注册中心的实现。注册中心提供了技能的注册、查询、启用/禁用等功能,支持按类别管理技能,并能够获取所有可用技能列表。通过这种方式,开发者可以轻松为大模型扩展业务功能调用能力。 阅读详情

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