Agent S
Agent S的目标受众是那些需要自动化复杂、多步骤任务的专业人士和普通用户,尤其是在日常生活和工作中频繁与计算机交互的人群。它通过提供经验增强的规划和自主交互能力,帮助用户更高效地完成任务,减少重复性工作,提升生产力。
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占比最多地区: US(45.81%)
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简介
Agent S是一个开放的代理框架,旨在通过图形用户界面(GUI)实现与计算机的自主交互,通过自动化复杂多步骤任务来转变人机交互。它引入了经验增强的分层规划方法,利用在线网络知识和叙事记忆,从过去的交互中提取高级经验,将复杂任务分解为可管理的子任务,并使用情景记忆进行逐步指导,Agent S不断优化其行动并从经验中学习,实现适应性强且有效的任务规划。Agent S在OSWorld基准测试中的表现超过了基线9.37%的成功率(相对提高了83.6%),并在WindowsAgentArena基准测试中展示了广泛的通用性。
截图
产品特色
经验增强的分层规划:从外部知识搜索和内部经验检索中学习,促进高效的任务规划和子任务执行。
Agent-Computer Interface(ACI):基于多模态大型语言模型,更好地激发GUI代理的推理和控制能力。
自我评估模块:通过将子任务和完整任务轨迹存储在叙事和情景记忆中,形成闭环。
自我监督探索和持续记忆更新:通过一些随机策划的任务构建初始的叙事和情景记忆,并基于推理任务不断更新。
跨操作系统的广泛通用性:Agent S框架无需修改即可在Windows操作系统上表现优异。
高性能基准测试:在OSWorld测试集中,Agent S的成功率显著高于基线模型。
模块化分析:通过分层抽样的子集进行消融研究,展示了各个模块的有效性。
使用教程
1. 访问Agent S的官方网站并了解产品概述。
2. 根据需要选择相应的操作系统和配置。
3. 应用Agent S框架到特定的任务或工作流程中。
4. 利用Agent S的分层规划和ACI功能来自动化任务。
5. 通过自我评估模块监控任务执行情况,并根据反馈进行调整。
6. 利用自我监督探索和持续记忆更新来优化Agent S的性能。
7. 在不同的操作系统上测试Agent S的通用性。
8. 分析Agent S的性能,并根据模块化分析调整配置以提高效率。
流量来源
直接访问41.71%外链引荐32.51%邮件0.05%
自然搜索6.53%社交媒体18.06%展示广告1.14%
最新流量情况
月访问量
117.80k
平均访问时长
80.83
每次访问页数
2.60
跳出率
46.48%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
45.81%
印度
16.05%
英国
6.14%
巴西
4.19%
德国
3.64%
地理流量分布全球图
替代品
Agentcpm GUI
AgentCPM-GUI 是一款开源的手机端大型语言模型(LLM)代理,专为操作中英文应用程序而设计,能够根据用户的屏幕截图自动执行任务。
个人助理#智能代理
Suna
Suna 是一个开源的 AI 助手,通过自然对话帮助用户轻松完成研究、数据分析和日常挑战。
个人助理#开源
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Second Me 是一个开源原型,旨在让用户创造自己的 AI 自我,保留个人特点,并在数字世界中扩展自我。
智能体#开源
TEN Agent
国外精选
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个人助理#Voice Agent
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OpenManus 是一个开源的智能代理项目,旨在通过开源的方式实现类似于 Manus 的功能,但无需邀请码即可使用。
智能体#智能代理
Egolife
EgoLife是一个面向长期、多模态、多视角日常生活的AI助手项目。
个人助理#多模态
Agentsociety
AgentSociety是一个由清华大学FIB实验室开发的先进框架,旨在通过LLM驱动的智能体模拟人类行为和社会互动。
智能体#社会科学研究
Magma
Magma 是微软研究团队推出的一个多模态基础模型,旨在通过视觉、语言和动作的结合,实现复杂任务的规划和执行。
智能体#AI
Mobile Agent E
Mobile-Agent-E 是一款基于大型多模态模型(LMM)的移动助手,旨在帮助用户高效完成复杂的多步骤任务。
个人助理#移动助手