Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🌍 WebRover – это автономный ИИ-агент , предназначенный для взаимодействия с элементами веб-страниц и выполнения пользовательских запросов.
Агент построен на базе LangChain и LangGraph и в первую очередь создан, чтобы освободить пользователей от рутины, связанной с поиском и сбором информации.
Благодаря глубокому пониманию контекста и способности автоматически определять нужные элементы, WebRover эффективно справляется даже со сложными задачами.
Основные возможности WebRover включают:
- самостоятельную навигацию по сайтам, управление состоянием через LangGraph и автоматизированное взаимодействие с браузером посредством Playwright.
- агент способен анализировать содержимое страниц, делать скриншоты и формировать структурированные ответы и парить информацию.
Особенности
🤖 Навигация на основе GPT-4 для понимания контекста и интеллектуальной навигации по веб-сайтам
🎯 Интеллектуальное обнаружение элементов: Автоматически идентифицирует и взаимодействует с любыми элементами сайтов
📸 Визуальная обратная связь: Визуализация процесса навигации в реальном времени
🔄 Автономная работа: Самокорректирующаяся навигация со стратегиями обратного хода
▪ Github
@ai_machinelearning_big_data
#aiagents #ai #ml #opensource
Агент построен на базе LangChain и LangGraph и в первую очередь создан, чтобы освободить пользователей от рутины, связанной с поиском и сбором информации.
Благодаря глубокому пониманию контекста и способности автоматически определять нужные элементы, WebRover эффективно справляется даже со сложными задачами.
Основные возможности WebRover включают:
- самостоятельную навигацию по сайтам, управление состоянием через LangGraph и автоматизированное взаимодействие с браузером посредством Playwright.
- агент способен анализировать содержимое страниц, делать скриншоты и формировать структурированные ответы и парить информацию.
Особенности
🤖 Навигация на основе GPT-4 для понимания контекста и интеллектуальной навигации по веб-сайтам
🎯 Интеллектуальное обнаружение элементов: Автоматически идентифицирует и взаимодействует с любыми элементами сайтов
📸 Визуальная обратная связь: Визуализация процесса навигации в реальном времени
🔄 Автономная работа: Самокорректирующаяся навигация со стратегиями обратного хода
git clone https://github.com/hrithikkoduri18/webrover.git
cd webrover
cd backend▪ Github
@ai_machinelearning_big_data
#aiagents #ai #ml #opensource
❤12👍4🔥3
Forwarded from Machinelearning
Теперь у всех есть пример, как сделать продакшн-агентов с маршрутизацией, безопасностью и интерфейсом — от запроса до ответа.
Что это такое:
• Многоагентная система для поддержки клиентов (например: бронирование мест, отмена рейса, статус рейса, FAQ)
• Демка написана на Python + Next.js
• Использует OpenAI Agents SDK
• Встроены guardrails: защита от неуместных запросов и попыток обхода правил
• UI: внутри готовый интерфейс чат-бота
Как работает:
1. Пользователь пишет запрос
2. Система выбирает подходящего агента (например, `SeatBooking`)
3. Агент отвечает или передаёт диалог другому
4. Есть fallback на человека, если нужно
Как запустить:
# Backend
cd python-backend
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn api:app --reload --port 8000
# Frontend
cd ui
npm install
npm run dev
Далее открываем:
http://localhost:3000Особенности
• MIT-лицензия — можно адаптировать под свои задачи
• Удобно расширять: добавлять новых агентов, инструменты, правила
• Простой код, всё задокументировано
• Рабочий кейс от OpenAI
🔗 GitHub: github.com/openai/openai-cs-agents-demo
Если вы хотите собрать систему из агентов — это отличная точка старта.
@ai_machinelearning_big_data
#chatgpt #openai #aiagents #ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥16❤7👍3
🤖 Chat an idea - get a full research paper.
Появился интересный open-source проект - AutoResearchClaw.
Это система автономного AI-ресёрча: вы просто пишете идею исследования, а агент запускает полный исследовательский цикл автоматически.
Что делает система:
• генерирует гипотезу и план исследования
• ищет и анализирует научные работы
• запускает эксперименты
• пишет код и анализирует результаты
• формирует графики и выводы
• собирает готовую научную статью
Фактически это AI-pipeline “от идеи до paper”.
Один запрос →
полный research workflow без участия человека.
Проект построен как мульти-агентная система, где разные агенты выполняют отдельные задачи: поиск литературы, эксперименты, анализ и написание текста.
Такие системы могут сильно ускорить:
• научные исследования
• ML-эксперименты
• генерацию идей и гипотез
• подготовку академических статей
https://github.com/aiming-lab/AutoResearchClaw
#AI #LLM #AIAgents #MachineLearning #Research
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
Появился интересный open-source проект - AutoResearchClaw.
Это система автономного AI-ресёрча: вы просто пишете идею исследования, а агент запускает полный исследовательский цикл автоматически.
Что делает система:
• генерирует гипотезу и план исследования
• ищет и анализирует научные работы
• запускает эксперименты
• пишет код и анализирует результаты
• формирует графики и выводы
• собирает готовую научную статью
Фактически это AI-pipeline “от идеи до paper”.
Один запрос →
полный research workflow без участия человека.
Проект построен как мульти-агентная система, где разные агенты выполняют отдельные задачи: поиск литературы, эксперименты, анализ и написание текста.
Такие системы могут сильно ускорить:
• научные исследования
• ML-эксперименты
• генерацию идей и гипотез
• подготовку академических статей
https://github.com/aiming-lab/AutoResearchClaw
#AI #LLM #AIAgents #MachineLearning #Research
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
❤6👍2😁2🔥1