


Comment créer des agents IA capables d'utiliser n'importe quel site Web
Jan 08, 2025 am 12:02 AMConnecter les agents IA au Web?: le parcours d'un développeur et l'essor de l'utilisation de l'ordinateur
L'un des obstacles majeurs au développement d'agents IA au cours des deux dernières années a été l'octroi d'un accès fiable au Web. Considérons un agent IA con?u pour envoyer des emails : comment le connecter à Gmail ou Outlook ? API, sites Web ou agents Web autonomes?? Cet article explore diverses méthodes.
API et SDK?: une approche limitée
De nombreux développeurs utilisent des API et des SDK. Cela offre une faible latence et une authentification robuste, mais des limites existent?:
- Indisponibilité des API?: Tous les services Web ne fournissent pas d'API.
- Défis en matière de documentation?: Une documentation obsolète ou mal rédigée est courante.
- Lacunes des fonctionnalités?: Les API ne disposent souvent pas de toutes les fonctionnalités de leurs sites Web correspondants, ce qui entrave des taches spécifiques.
Heureusement, plusieurs services proposent des bibliothèques d'appels API?:
- Composio?: Fournit des outils pour les agents IA avec une authentification forte.
- Outils Langchain?: Une ressource pour les agents Langchain/graph.
- Apify?: Une vaste bibliothèque d'API pilotée par la communauté.
Cependant, pour un accès universel aux services Web, nous devons aller au-delà des API.
Interaction avec le site Web?: l'approche humaine
Une interaction fiable avec le site Web de l'agent IA permet d'automatiser toute tache humaine basée sur le Web. Mais comment ?
De nombreux développeurs utilisent initialement des frameworks de test de navigateur comme Selenium ou Playwright. Cette approche se heurte cependant à des défis?:
- Fragilité?: Les modifications apportées au site Web (par exemple, les tests A/B) interrompent facilement les scripts.
- Détectabilité?: Les navigateurs de test sont facilement identifiés et bloqués.
- Déploiement en production?: L'hébergement des navigateurs, la gestion de l'authentification et la rotation des proxys sont complexes en production.
Pour résoudre ces problèmes, nous avons expérimenté un SDK de navigateur qui?:
- Utilise des sélecteurs de langage naturel (par exemple,
get_element("find the login button")
) au lieu de sélecteurs CSS fragiles. - Intégre l'authentification intégrée.
- Propose un hébergement à distance préconfiguré avec des proxys rotatifs intégrés pour éviter le blocage.
Ce travail, désormais open-source (Dendrite SDK), n'est plus en développement actif mais reste disponible pour étude et adaptation. Des alternatives similaires incluent?:
- AgentQL?: Une bibliothèque Python.
- Stagehand?: Une bibliothèque JavaScript/TypeScript.
Utilisation de l'ordinateur?: l'avenir des agents d'IA Web??
La ? Le?on amère ? de Rich Sutton met en évidence la domination des solutions d'IA généralisables et évolutives avec un calcul accru. Computer Use d'Anthropic incarne ce principe, permettant aux LLM de contr?ler directement les ordinateurs/navigateurs à l'aide de la souris et du clavier, éliminant ainsi le besoin de scripts et d'appels d'API. Leur approche met l'accent sur les compétences informatiques générales plut?t que sur les outils spécifiques à des taches. Cela correspond parfaitement à la Bitter Lesson, suggérant que les agents d’IA les plus polyvalents interagiront directement avec le Web comme les humains. Les premiers résultats montrent une grande fiabilité dans les taches complexes utilisant des invites bien con?ues, souvent améliorées par l'améliorateur d'invite d'Anthropic.
Conclusion?: Embrasser l’avenir
Bien que les API restent précieuses, l'avenir favorisera probablement les approches de type utilisation informatique pour la plupart des agents d'IA. Si un agent peut se connecter et utiliser la fonction de recherche d'un site Web pour extraire des conclusions des meilleurs résultats, pourquoi s'appuyer sur l'intégralité de la base de données via une API?? La question pour les développeurs d’IA est de savoir s’ils doivent adopter cette approche généralisable ou risquer de se heurter aux limites de méthodes plus spécialisées.
Remarque?: Ceci est mon premier message de développement. Les commentaires sur l’amélioration des futurs articles sont les bienvenus. Les questions sur les agents IA ou l’automatisation des taches basée sur l’IA sont également encouragées.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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L'Unittest et Pytest de Python sont deux cadres de test largement utilisés qui simplifient l'écriture, l'organisation et l'exécution de tests automatisés. 1. Les deux prennent en charge la découverte automatique des cas de test et fournissent une structure de test claire: unittest définit les tests en héritant de la classe TestCase et en commen?ant par Test \ _; PyTest est plus concis, il suffit d'une fonction à partir de test \ _. 2. Ils ont tous un support d'affirmation intégré: Unittest fournit ASSERTEQUAL, ASSERTTRUE et d'autres méthodes, tandis que PyTest utilise une instruction ASSERT améliorée pour afficher automatiquement les détails de l'échec. 3. Tous ont des mécanismes pour gérer la préparation et le nettoyage des tests: l'ONU

PythonisidealfordataanalysysydUetonumpyandpandas.1) NumpyExcelsAtnumericalcomputations withfast, multidimensionalarraysandvectorizedoperationslikenp.sqrt (). 2) PandashandlesstructuredDatawitheSeriesandData

La programmation dynamique (DP) optimise le processus de solution en décomposant des problèmes complexes en sous-problèmes plus simples et en stockant leurs résultats pour éviter les calculs répétés. Il existe deux méthodes principales: 1. De haut en bas (mémorisation): décomposer récursivement le problème et utiliser le cache pour stocker les résultats intermédiaires; 2. Affaisant (tableau): construire de manière itérative des solutions à partir de la situation de base. Convient pour des scénarios où des valeurs maximales / minimales, des solutions optimales ou des sous-problèmes qui se chevauchent sont nécessaires, tels que les séquences de Fibonacci, les problèmes de randonnée, etc. Dans Python, il peut être mis en ?uvre par le biais de décorateurs ou des tableaux, et l'attention doit être accordée à l'identification des relations récursives, à la définition de la situation de la banquette et à l'optimisation de la complexité de l'espace.

Pour implémenter un itérateur personnalisé, vous devez définir les méthodes __iter__ et __Next__ dans la classe. ① La méthode __iter__ renvoie l'objet itérateur lui-même, généralement soi, pour être compatible avec des environnements itératifs tels que pour les boucles; ② La méthode __Next__ contr?le la valeur de chaque itération, renvoie l'élément suivant dans la séquence, et lorsqu'il n'y a plus d'éléments, une exception d'arrêt doit être lancée; ③ L'état doit être suivi correctement et les conditions de terminaison doivent être définies pour éviter les boucles infinies; ④ Logique complexe telle que le filtrage des lignes de fichiers et faire attention au nettoyage des ressources et à la gestion de la mémoire; ⑤ Pour une logique simple, vous pouvez envisager d'utiliser le rendement de la fonction du générateur à la place, mais vous devez choisir une méthode appropriée basée sur le scénario spécifique.

Les tendances futures de Python incluent l'optimisation des performances, les invites de type plus fortes, la montée des temps d'exécution alternatifs et la croissance continue du champ AI / ML. Premièrement, CPYthon continue d'optimiser, améliorant les performances grace à un temps de démarrage plus rapide, à l'optimisation des appels de fonction et à des opérations entières proposées; Deuxièmement, les invites de type sont profondément intégrées dans les langues et les cha?nes d'outils pour améliorer l'expérience de sécurité et de développement du code; Troisièmement, des temps d'exécution alternatifs tels que Pyscript et Nuitka offrent de nouvelles fonctions et des avantages de performance; Enfin, les domaines de l'IA et de la science des données continuent de se développer, et les bibliothèques émergentes favorisent un développement et une intégration plus efficaces. Ces tendances indiquent que Python s'adapte constamment aux changements technologiques et maintient sa position principale.

Le module de socket de Python est la base de la programmation réseau, offrant des fonctions de communication réseau de bas niveau, adaptées à la création d'applications client et serveur. Pour configurer un serveur TCP de base, vous devez utiliser socket.socket () pour créer des objets, lier des adresses et des ports, appelez .Listen () pour écouter les connexions et accepter les connexions client via .Accept (). Pour créer un client TCP, vous devez créer un objet Socket et appeler .Connect () pour vous connecter au serveur, puis utiliser .sendall () pour envoyer des données et .recv () pour recevoir des réponses. Pour gérer plusieurs clients, vous pouvez utiliser 1. Threads: Démarrez un nouveau thread à chaque fois que vous vous connectez; 2. E / S asynchrone: Par exemple, la bibliothèque Asyncio peut obtenir une communication non bloquante. Choses à noter

La réponse principale au découpage de la liste Python est de ma?triser la syntaxe [start: fin: étape] et comprendre son comportement. 1. Le format de base du découpage de la liste est la liste [Démarrage: fin: étape], où le démarrage est l'index de démarrage (inclus), la fin est l'index final (non inclus), et l'étape est la taille de pas; 2. OMIT START Par défaut Démarrer à partir de 0, omettre la fin par défaut à la fin, omettez l'étape par défaut à 1; 3. Utilisez My_List [: N] pour obtenir les N premiers éléments et utilisez My_List [-N:] pour obtenir les N derniers éléments; 4. Utilisez l'étape pour sauter des éléments, tels que My_List [:: 2] pour obtenir des chiffres pair, et les valeurs d'étape négatives peuvent inverser la liste; 5. Les malentendus communs incluent l'indice final pas

Le polymorphisme est un concept de base dans la programmation orientée objet Python, se référant à "une interface, plusieurs implémentations", permettant le traitement unifié de différents types d'objets. 1. Le polymorphisme est implémenté par la réécriture de la méthode. Les sous-classes peuvent redéfinir les méthodes de classe parent. Par exemple, la méthode Spoke () de classe animale a des implémentations différentes dans les sous-classes de chiens et de chats. 2. Les utilisations pratiques du polymorphisme comprennent la simplification de la structure du code et l'amélioration de l'évolutivité, tels que l'appel de la méthode Draw () uniformément dans le programme de dessin graphique, ou la gestion du comportement commun des différents personnages dans le développement de jeux. 3. Le polymorphisme de l'implémentation de Python doit satisfaire: la classe parent définit une méthode, et la classe enfant remplace la méthode, mais ne nécessite pas l'héritage de la même classe parent. Tant que l'objet implémente la même méthode, c'est ce qu'on appelle le "type de canard". 4. Les choses à noter incluent la maintenance
