
开源大动作模型框架,用于开发AI Web代理
LaVague 是一个开源的大动作模型框架,专为开发AI Web代理而设计。该框架通过世界模型和行动引擎,将用户的目标转化为执行指令,并通过Selenium或Playwright执行这些操作。LaVague 支持自定义配置、令牌计数、日志工具,还提供了Gradio交互界面。适用于高效自动化Web任务的开发者和技术专家。
LaVague是一个创新的开源框架,专为希望创建AI Web Agent以自动化用户流程的开发者而设计。这个强大的框架允许开发者构建能够理解并执行复杂任务的智能Web代理。
LaVague的Web Agent由两个主要组件构成:
这种结构使得LaVague Agent能够处理各种复杂的Web任务,从简单的信息查找到多步骤的交互操作。
作为LaVague框架的延伸,LaVague QA是一个为QA工程师量身定制的工具。它能够将Gherkin规范自动转换为易于集成的测试,大大提高了Web测试的效率。QA工程师可以利用这个工具,将测试自动化提升到一个新的水平。
使用LaVague非常简单。首先,通过pip安装:
pip install lavague
然后,只需几行代码就可以创建一个Web Agent并执行任务:
from lavague.core import WorldModel, ActionEngine from lavague.core.agents import WebAgent from lavague.drivers.selenium import SeleniumDriver selenium_driver = SeleniumDriver(headless=False) world_model = WorldModel() action_engine = ActionEngine(selenium_driver) agent = WebAgent(world_model, action_engine) agent.get("https://huggingface.co/docs") agent.run("Go on the quicktour of PEFT")
LaVague提供了一系列强大的功能:
LaVague支持多种Web驱动选项:
不同驱动支持的功能略有不同,开发者可以根据需求选择合适的驱动。
LaVague拥有活跃的社区支持。开发者可以通过GitHub issues、Discord服务器等多种渠道获得帮助。同时,项目也欢迎社区贡献,有详细的贡献指南供参考。
LaVague使用LLM(默认为OpenAI的gpt4-0,但可自定义)。运行成本取决于所选模型、任务复杂度和交互的网站。项目提供了令牌计数和成本估算的文档,帮助用户追踪和估算运行成本。
为了改进Large Action Models和Web Agents,LaVague默认收集一些用户遥测数据。这些数据包括版本信息、生成的动作代码、使用的LLM、目标等。用户可以通过设置环境变量来关闭数据收集。
总的来说,LaVague为Web自动化和AI代理开发提供了一个强大、灵活且易于使用的框架,无论是个人开发者还是企业用户,都能从中受益,创建出更智能、更高效的Web自动化解决方案。


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