基于浏览器的agent自动化系统Agent-E

作者

项目简介

利用AutoGen代理框架，通过自然语言交互实现在浏览器中的各种自动化操作Agent-E可以执行：填写表单、搜索和排序电商产品、定位网站内容、播放和管理网络媒体、网络搜索、以及在项目管理平台（如JIRA）上管理和自动化任务、个性化购物助手（根据需求推荐产品）等


Agent-E 是一个基于代理的系统，旨在自动执行用户计算机上的操作。目前它的重点是浏览器内的自动化。该系统基于AutoGen代理框架。


这提供了一种与网络浏览器交互的自然语言方式：

  • 使用您的信息或其他网站的信息填写表格（网络表格还不是 PDF）

  • 根据各种标准（例如畅销书或价格）在亚马逊等电子商务网站上搜索和排序产品。

  • 在网站上查找特定内容和详细信息，从 ESPN 上的体育比分到大学页面上的联系信息。

  • 导航到基于网络的媒体并与之交互，包括播放 YouTube 视频和管理全屏和静音等播放设置。

  • 执行全面的网络搜索来收集各种主题的信息，从历史遗址到当地顶级餐厅。

  • 通过过滤问题来管理和自动化项目管理平台（如 JIRA）上的任务，简化用户的工作流程。

  • 提供个人购物帮助，根据用户的需求推荐产品，例如游戏卡的存储选项。


虽然 Agent-E 正在不断发展，但它已经具备了处理各种任务的能力，但最好的任务是您想出的任务。因此，尝试一下并告诉我们您可以用它做什么。欲了解更多信息，请参阅我们的博客文章。


使用脚本快速入门

要开始使用 Agent-E，请按照以下步骤安装依赖项并配置您的环境。


1.运行安装脚本

  • macOS/Linux:

    • 从项目根目录运行以下命令来设置环境并安装所有依赖项：

./install.sh

            对于Playwright 支持，您可以传递-p标志来安装 Playwright，而无需进一步提示：

./install.sh -p

Windows:

  • 从项目根目录，在 PowerShell 中执行以下命令：

.\win_install.ps1


要安装 Playwright 而无需进一步提示，请添加-p标志：

.\win_install.ps1 -p

2.配置环境变量

  • 转到新创建的.env和agents_llm_config.json ，然后按照说明设置字段


3.运行代理-E

python -m ae.main

对于 macOS 用户

python -u -m ae.main

项目链接

https://github.com/EmergenceAI/Agent-E

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（文：GitHubStore）

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