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首頁(yè) 後端開發(fā) Python教學(xué) 如何建立可以使用任何網(wǎng)站的人工智慧代理

如何建立可以使用任何網(wǎng)站的人工智慧代理

Jan 08, 2025 am 12:02 AM

將人工智慧代理連接到網(wǎng)路:開發(fā)者的旅程和電腦使用的興起

過去兩年人工智慧代理開發(fā)的一個(gè)主要障礙是可靠地授予網(wǎng)路存取權(quán)限。 考慮一個(gè)旨在發(fā)送電子郵件的 AI 代理:如何將其連接到 Gmail 或 Outlook? API、網(wǎng)站或自治網(wǎng)路代理?本文探討了各種方法。

API 和 SDK:有限的方法

許多開發(fā)人員使用 API 和 SDK。這提供了低延遲和強(qiáng)大的身份驗(yàn)證,但存在限制:

  • API 不可用:並非所有 Web 服務(wù)都提供 API。
  • 文件挑戰(zhàn):過時(shí)或?qū)懙貌缓玫奈臋n很常見。
  • 功能差距: API 通常缺乏對(duì)應(yīng)網(wǎng)站的完整功能,從而阻礙特定任務(wù)。

幸運(yùn)的是,有幾個(gè)服務(wù)提供 API 呼叫函式庫(kù):

  • Composio:提供人工智慧代理具有強(qiáng)身份驗(yàn)證的工具。
  • Langchain 工具:Langchain/圖代理的資源。
  • Apify:一個(gè)龐大的社群驅(qū)動(dòng)的 API 函式庫(kù)。

但是,為了實(shí)現(xiàn)通用 Web 服務(wù)訪問,我們必須超越 API。

網(wǎng)站互動(dòng):人性化的方法

可靠的人工智慧代理網(wǎng)站互動(dòng)可實(shí)現(xiàn)任何基於網(wǎng)路的人工任務(wù)的自動(dòng)化。 但如何呢?

許多開發(fā)人員最初使用 Selenium 或 Playwright 等瀏覽器測(cè)試框架。 然而,這種方法面臨挑戰(zhàn):

  • 脆弱性:網(wǎng)站變更(例如 A/B 測(cè)試)很容易破壞腳本。
  • 可偵測(cè)性:測(cè)試瀏覽器很容易辨識(shí)和阻止。
  • 生產(chǎn)部署:託管瀏覽器、管理身份驗(yàn)證和輪換代理在生產(chǎn)中非常複雜。

為了解決這些問題,我們嘗試了一個(gè)瀏覽器 SDK:

  1. 使用自然語(yǔ)言選擇器(例如,get_element("find the login button"))而不是脆弱的 CSS 選擇器。
  2. 整合內(nèi)建身份驗(yàn)證。
  3. 提供預(yù)先配置的遠(yuǎn)端託管和內(nèi)建旋轉(zhuǎn)代理程式以防止阻塞。

這項(xiàng)工作現(xiàn)已開源(Dendrite SDK),不再處?kù)斗e極開發(fā)階段,但仍可供研究和改編。 類似的替代方案包括:

  • AgentQL:Python 函式庫(kù)。
  • 舞臺(tái)工作人員: JavaScript/TypeScript 函式庫(kù)。

電腦使用:網(wǎng)路人工智慧代理的未來(lái)?

Rich Sutton 的「慘痛教訓(xùn)」強(qiáng)調(diào)了可透過運(yùn)算增加進(jìn)行擴(kuò)展的通用人工智慧解決方案的主導(dǎo)地位。 Anthropic的Computer Use體現(xiàn)了這項(xiàng)原則,允許法學(xué)碩士使用滑鼠和鍵盤輸入直接控制電腦/瀏覽器,無(wú)需腳本和API呼叫。 他們的方法強(qiáng)調(diào)通用電腦技能而不是特定任務(wù)的工具。這與痛苦的教訓(xùn)完美契合,表明最通用的人工智慧代理將像人類一樣直接與網(wǎng)路互動(dòng)。 早期結(jié)果顯示,使用精心設(shè)計(jì)的提示(通常透過 Anthropic 的提示改進(jìn)器來(lái)增強(qiáng))在複雜任務(wù)中具有很高的可靠性。

結(jié)論:擁抱未來(lái)

雖然 API 仍然有價(jià)值,但未來(lái)可能有利於大多數(shù) AI 代理程式使用類似電腦的方法。 如果代理可以登入並使用網(wǎng)站的搜尋功能,從熱門結(jié)果中提取結(jié)論,為什麼還要透過 API 依賴整個(gè)資料庫(kù)? 人工智慧開發(fā)人員面臨的問題是否接受這種通用方法,還是面臨更專業(yè)方法的限制。

注意:這是我的第一個(gè)開發(fā)貼文。 歡迎提供有關(guān)改進(jìn)未來(lái)貼文的回饋。 也鼓勵(lì)提出有關(guān)人工智慧代理或人工智慧驅(qū)動(dòng)的任務(wù)自動(dòng)化的問題。 How to Build AI Agents that can Use any Website How to Build AI Agents that can Use any Website How to Build AI Agents that can Use any Website How to Build AI Agents that can Use any Website

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動(dòng)態(tài)規(guī)劃(DP)通過將復(fù)雜問題分解為更簡(jiǎn)單的子問題並存儲(chǔ)其結(jié)果以避免重複計(jì)算,來(lái)優(yōu)化求解過程。主要方法有兩種:1.自頂向下(記憶化):遞歸分解問題,使用緩存存儲(chǔ)中間結(jié)果;2.自底向上(表格化):從基礎(chǔ)情況開始迭代構(gòu)建解決方案。適用於需要最大/最小值、最優(yōu)解或存在重疊子問題的場(chǎng)景,如斐波那契數(shù)列、背包問題等。在Python中,可通過裝飾器或數(shù)組實(shí)現(xiàn),並應(yīng)注意識(shí)別遞推關(guān)係、定義基準(zhǔn)情況及優(yōu)化空間複雜度。

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要實(shí)現(xiàn)自定義迭代器,需在類中定義__iter__和__next__方法。 ①__iter__方法返回迭代器對(duì)象自身,通常為self,以兼容for循環(huán)等迭代環(huán)境;②__next__方法控制每次迭代的值,返回序列中的下一個(gè)元素,當(dāng)無(wú)更多項(xiàng)時(shí)應(yīng)拋出StopIteration異常;③需正確跟蹤狀態(tài)並設(shè)置終止條件,避免無(wú)限循環(huán);④可封裝複雜邏輯如文件行過濾,同時(shí)注意資源清理與內(nèi)存管理;⑤對(duì)簡(jiǎn)單邏輯可考慮使用生成器函數(shù)yield替代,但需結(jié)合具體場(chǎng)景選擇合適方式。

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Python的未來(lái)趨勢(shì)包括性能優(yōu)化、更強(qiáng)的類型提示、替代運(yùn)行時(shí)的興起及AI/ML領(lǐng)域的持續(xù)增長(zhǎng)。首先,CPython持續(xù)優(yōu)化,通過更快的啟動(dòng)時(shí)間、函數(shù)調(diào)用優(yōu)化及擬議中的整數(shù)操作改進(jìn)提升性能;其次,類型提示深度集成至語(yǔ)言與工具鏈,增強(qiáng)代碼安全性與開發(fā)體驗(yàn);第三,PyScript、Nuitka等替代運(yùn)行時(shí)提供新功能與性能優(yōu)勢(shì);最後,AI與數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域持續(xù)擴(kuò)張,新興庫(kù)推動(dòng)更高效的開發(fā)與集成。這些趨勢(shì)表明Python正不斷適應(yīng)技術(shù)變化,保持其領(lǐng)先地位。

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