Un grand cadre de modèle d'action pour développer des agents Web d'IA
Lavague est un cadre open source conçu pour les développeurs qui souhaitent créer des agents Web d'IA pour automatiser les processus pour leurs utilisateurs finaux.
Nos agents Web peuvent prendre un objectif, tels que «Imprimer les étapes d'installation pour embrasser la bibliothèque des diffuseurs de Face» et générer et effectuer les actions requises pour atteindre l'objectif.
Les agents de Lavage sont composés de:
? Construit sur Lavague
Lavague QA est un outil adapté aux ingénieurs QA tirant parti de notre cadre.
Il vous permet d'automatiser l'écriture des tests en transformant les spécifications de Gherkin en tests faciles à intégrer. Lavague QA est un projet tirant parti du cadre de Lavague dans les coulisses pour rendre les tests Web 10x plus efficaces.
Pour des informations détaillées et des instructions de configuration, visitez la documentation QA de Lavague.
Voici un exemple de la façon dont Lavague peut prendre plusieurs étapes pour atteindre l'objectif de "aller sur le QuickTour de PEFT":
Vous pouvez le faire avec les étapes suivantes:
pip install lavague
from lavague . core import WorldModel , ActionEngine
from lavague . core . agents import WebAgent
from lavague . drivers . selenium import SeleniumDriver
selenium_driver = SeleniumDriver ( headless = False )
world_model = WorldModel ()
action_engine = ActionEngine ( selenium_driver )
agent = WebAgent ( world_model , action_engine )
agent . get ( "https://huggingface.co/docs" )
agent . run ( "Go on the quicktour of PEFT" )
# Launch Gradio Agent Demo
agent . demo ( "Go on the quicktour of PEFT" )
Pour plus d'informations sur cet exemple et comment utiliser Lavague, consultez notre tour rapide.
Remarque, ces exemples utilisent notre configuration API OpenAI par défaut et vous devrez définir la variable OpenAI_API_KEY dans votre environnement local avec une clé API valide pour que celles-ci fonctionnent.
Pour un exemple de bout à bout de Lavague dans un Google Colab, consultez notre cahier à tour rapide
Nous prenons en charge trois options de pilote:
Notez que tous les pilotes ne prennent pas en charge toutes les fonctionnalités de l'agent:
Fonctionnalité | Sélénium | Dramaturge | Extension chromée |
---|---|---|---|
Agents sans tête | ✅ | ⏳ | N / A |
Gérer les iframes | ✅ | ✅ | |
Ouvrez plusieurs onglets | ✅ | ⏳ | ✅ |
Mettre en évidence les éléments | ✅ | ✅ | ✅ |
✅ Soutenu
⏳ À venir bientôt
non pris en charge
Si vous rencontrez des problèmes qui commencent avec Lavague, vous pouvez:
Nous serions ravis de votre aide et de votre soutien dans notre quête pour créer un modèle de grande action robuste et fiable pour l'automatisation Web.
Pour éviter que plusieurs personnes travaillent sur les mêmes choses et n'étant pas en mesure de fusionner votre travail, nous avons décrit le processus de contribution suivant:
GitHub issues
: nous vous recommandons de consulter les problèmes avec les étiquettes de premier numéro help-wanted
et good first issue
community assigned
Veuillez consulter notre contributing guide
pour plus de détails.
Pour rester à jour avec notre arriéré de projet ici.
Lavague utilise LLMS, (par défaut, gpt4-o
d'OpenAI, mais c'est entièrement personnalisable), sous le capot.
Le coût de ces appels LLM dépend de:
Veuillez consulter notre documentation dédiée sur le comptage des jetons et les estimations des coûts pour savoir comment suivre tous les jetons et estimer les coûts pour la gestion de vos agents.
Nous voulons créer un ensemble de données qui peut être utilisé par la communauté de l'IA pour créer de meilleurs modèles d'action importants pour de meilleurs agents Web. Vous pouvez voir notre travail jusqu'à présent sur la création de ensembles de données communautaires sur notre page BigAction HuggingFace.
C'est pourquoi Lavague collecte la télémétrie de données utilisateur suivante par défaut:
Veillez à ne jamais inclure des informations personnelles dans vos objectifs et les données utilisateur supplémentaires. Si vous avez l'intention d'inclure des informations personnelles dans vos objectifs / données utilisateur supplémentaires, il est fortement recommandé de désactiver la télémétrie.
Si vous souhaitez désactiver toute la télémétrie, vous devez définir la variable d'environnement LAVAGUE_TELEMETRY
sur "NONE"
.
Pour que ce soit sur la façon de définir votre variable d'environnement LAVAGUE_TELEMTRY
, consultez notre guide ici.