将人工智能代理连接到网络:开发者的旅程和计算机使用的兴起
过去两年人工智能代理开发的一个主要障碍是可靠地授予网络访问权限。 考虑一个旨在发送电子邮件的 AI 代理:如何将其连接到 Gmail 或 Outlook? API、网站或自治网络代理?本文探讨了各种方法。
API 和 SDK:有限的方法
许多开发人员使用 API 和 SDK。这提供了低延迟和强大的身份验证,但存在限制:
- API 不可用:并非所有 Web 服务都提供 API。
- 文档挑战:过时或写得不好的文档很常见。
- 功能差距: API 通常缺乏相应网站的完整功能,从而阻碍特定任务。
幸运的是,有几个服务提供 API 调用库:
- Composio:为人工智能代理提供具有强身份验证的工具。
- Langchain 工具:Langchain/图代理的资源。
- Apify:一个庞大的社区驱动的 API 库。
但是,为了实现通用 Web 服务访问,我们必须超越 API。
网站互动:人性化的方法
可靠的人工智能代理网站交互可实现任何基于网络的人工任务的自动化。 但如何呢?
许多开发人员最初使用 Selenium 或 Playwright 等浏览器测试框架。 然而,这种方法面临着挑战:
- 脆弱性:网站更改(例如 A/B 测试)很容易破坏脚本。
- 可检测性:测试浏览器很容易识别和阻止。
- 生产部署:托管浏览器、管理身份验证和轮换代理在生产中非常复杂。
为了解决这些问题,我们尝试了一个浏览器 SDK:
- 使用自然语言选择器(例如,
get_element("find the login button")
)而不是脆弱的 CSS 选择器。 - 集成内置身份验证。
- 提供预配置的远程托管和内置旋转代理以防止阻塞。
这项工作现已开源(Dendrite SDK),不再处于积极开发阶段,但仍然可供研究和改编。 类似的替代方案包括:
- AgentQL:Python 库。
- 舞台工作人员: JavaScript/TypeScript 库。
计算机使用:网络人工智能代理的未来?
Rich Sutton 的“惨痛教训”强调了可通过计算增加进行扩展的通用人工智能解决方案的主导地位。 Anthropic的Computer Use体现了这一原则,允许法学硕士使用鼠标和键盘输入直接控制计算机/浏览器,无需脚本和API调用。 他们的方法强调通用计算机技能而不是特定任务的工具。这与痛苦的教训完美契合,表明最通用的人工智能代理将像人类一样直接与网络交互。 早期结果显示,使用精心设计的提示(通常通过 Anthropic 的提示改进器来增强)在复杂任务中具有很高的可靠性。
结论:拥抱未来
虽然 API 仍然有价值,但未来可能有利于大多数 AI 代理使用类似计算机的方法。 如果代理可以登录并使用网站的搜索功能,从热门结果中提取结论,为什么还要通过 API 依赖整个数据库呢? 人工智能开发人员面临的问题是是否接受这种通用方法,还是面临更专业方法的局限性。
注意:这是我的第一个开发帖子。 欢迎提供有关改进未来帖子的反馈。 还鼓励提出有关人工智能代理或人工智能驱动的任务自动化的问题。
以上是如何构建可以使用任何网站的人工智能代理的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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