Tsinghua University, Fudan University 및 Stanford University의 연구팀은 가상 직원 구축 프로세스를 단순화하는 것을 목표로 하는 "Eko"라는 새로운 에이전트 개발 프레임워크를 개발하기 위해 협력했습니다. 자연어와 코드를 결합함으로써 Eko를 통해 개발자는 간단한 지침을 사용하여 작업을 자동화하고 작업 효율성을 향상시키는 강력한 "가상 직원"을 만들 수 있습니다. Eko 프레임워크는 크로스 플랫폼 호환성을 갖추고 컴퓨터와 브라우저에서 실행될 수 있으며 실시간 모니터링 및 개입을 지원하여 작업의 정확성과 보안을 보장합니다. 이 기사에서는 Eko 프레임워크의 핵심 기술, 응용 시나리오 및 향후 개발 방향을 자세히 소개합니다.
Eko 프레임워크는 사용자의 컴퓨터와 브라우저를 대신하여 사람 대신 다양한 지루한 작업을 완료할 수 있습니다. Eko를 통해 사용자는 자동화된 데이터 수집, 테스트, 파일 관리 및 기타 기능을 실현할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자는 Yahoo Finance에서 최신 주식 데이터를 자동으로 수집하고 시각적 보고서를 생성하도록 Eko를 설정할 수 있습니다. 또 다른 예를 들어, Eko는 로그인 페이지의 자동화된 테스트를 수행하여 시스템의 보안과 안정성을 보장할 수 있습니다. 이 모든 것은 Eko가 작업 효율성을 크게 향상시키고 사람의 부담을 줄일 수 있음을 의미합니다.
Eko 프레임워크의 핵심 기술 혁신은 주로 세 가지 측면에 반영됩니다. 첫 번째는 자연어와 프로그래밍 언어를 완벽하게 결합하여 개발자가 높은 수준의 설계 의도를 쉽게 표현하는 "Hybrid Agent Representation"입니다. 두 번째는 환경 인식 아키텍처를 통해 다양한 운영 환경을 지원하는 "크로스 플랫폼 에이전트 프레임워크"로 Eko가 브라우저와 컴퓨터 간에 유연하게 적용될 수 있도록 보장합니다. 마지막으로 "생산 수준 개입 메커니즘"이 있습니다. Eko를 사용하면 작업의 정확성과 안전성을 보장하기 위해 인간이 에이전트의 워크플로우를 실시간으로 모니터링하고 개입할 수 있습니다.
Eko의 환경 인식 아키텍처는 일반 코어, 환경별 도구, 환경 브리지의 세 가지 수준으로 구분됩니다. 공통 코어는 기본 기능을 제공하는 반면, 환경별 도구는 다양한 환경에 대한 작업을 최적화합니다. 환경 브리징은 효율적인 상호 작용을 보장하기 위해 다양한 플랫폼 간의 리소스 관리 및 보안 제어를 담당합니다.
또한 Eko는 복잡한 웹 페이지에서 작업의 정확성과 효율성을 크게 향상시키는 "시각적 요소와 대화형 요소의 공동 인식"이라는 새로운 솔루션도 도입했습니다. 이 프레임워크는 시각적 인식과 요소 상황별 정보를 결합하여 자동화된 작업의 성능을 최적화합니다.
프로젝트 입구: https://eko.fellou.ai/
가장 밝은 부분:
Eko 프레임워크는 사용자의 컴퓨터와 브라우저를 대신하여 지루한 작업을 완료하는 데 있어 인간을 대체할 수 있습니다.
자연어와 프로그래밍 언어의 결합을 통해 개발 프로세스를 단순화합니다.
인간이 실시간으로 모니터링하고 개입하여 자동화된 작업의 안전성과 정확성을 보장할 수 있습니다.
전체적으로 혁신적인 기술과 사용 편의성을 갖춘 Eko 프레임워크는 개발자에게 가상 직원을 구축할 수 있는 효율적이고 편리한 방법을 제공하여 향후 다양한 분야에서 널리 사용될 것으로 예상되며, 업무 효율성을 크게 향상시키고 휴먼 릴리스를 제공할 것으로 예상됩니다. 자원. 프로젝트 입구 주소는 사용자가 빠르게 시작하고 경험할 수 있도록 도와줍니다.