Suleymanが率いています。エージェントを作成、テスト、ベンチマークできるように支援するために開発されています。エージェントの作成への幅広い参加を促進し、さまざまなタスクの自動化を可能にすることです。インフラストラクチャを使用して、複数のエージェントを同時に試用および実行できます。エージェントがどのように機能するかを確認できます。エージェントの構築方法を簡略化してみましょう。エージェント」テンプレートを作成しました。エージェントの構築を開始できます。エージェントはそれらのファイルの名前変更、圧縮、およびファイル拡張子の変更を一括して自動的に行うことができます。実際のタスクを解決できる方法を示しています。エージェントの構築だけでなく、開発者はパフォーマンスとセキュリティを評価できます。ツールを組み込んでいます。ソリューションを活用してテストしたりできます。モデルを改良するためのツールを提供し、標準的なデスクトップ環境を理解して使用する能力を高めます。異なるタスクを正常に実行できることが示されています。具体的な内容はさまざまですが、コンピューターで通常実行するほとんどの機能が含まれます。ボナッチ氏は付け加えました。高度な言語モデルと視覚モデルを活用して、画面上のテキスト情報と視覚情報を理解し、適切なアクションを決定できます。エージェントの有効性を評価する場を提供します。含まれる場合があります。エージェントを活用して、さまざまなドキュメントやスプレッドシートを編集できます。エージェントは、その動作を観察しながら拡張機能のインストールやコードの変更を支援できます。これらはほんの一例であり、潜在的な用途は多岐にわたります。上のさまざまなアプリケーションと連携できます。その他の例としては、次のものがあります。ペイントで描いた絵を「circle.png」としてダウンロードフォルダに保存します。名前を「LARSScienceAssessment」に変更します。#」としてシーケンス番号を入力します。使用して機能を拡張するかを選択できます。エージェントをテストできます。エージェント「Navi」も紹介されています。機能の大きな進歩を表しています。内でタスクを実行する方法を決定する方法である「思考の連鎖プロンプト」を採用していると説明しました。ディスプレイを分析し、カーソルの位置などの要素を理解することで、実行する必要がある操作、実行中のアクション、次に実行する必要がある操作を評価し、タスクを完了します。」もオープンソース化しました。単なる概念ではありません。エージェントの独自バージョンを導入しても驚きません。プロジェクトとして進行中であり、成功率は中程度です。エージェントのタイムラインは不確定ですが、その登場は避けられないと思われます。エージェントは近い将来、ユーザーの日常業務を学習し、より効率的なワークフローを提案したり、明示的なコマンドを必要とせずにプロセスを自動化したりできるようになるかもしれません。エージェントは、特に画面上の情報を正確に解釈したり、ペイントでの描画などのタスクでマウスの動きを管理したりする点で課題に直面しています。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。