O advento da IA tem mudado o jogo, transformando a maneira como interagimos com a tecnologia. Enquanto a IA aprende com os seres humanos, ela evoluiu para uma ferramenta poderosa capaz de executar tarefas que antes exigiram envolvimento humano direto. Um avanço de destaque é o surgimento de agentes de uso de computadores (CuAs). Uma vez limitado à automação básica, essas IA agentes Agora pode lidar com fluxos de trabalho complexos, abrindo caminho para um mundo mais integrado ao agente. Neste weblog, exploraremos os 7 principais agentes de IA para uso de computador que podem ajudá -lo a automatizar seu trabalho.
O que são agentes de uso do computador?
Os agentes de uso de computadores são uma nova classe de sistemas autônomos movidos a IA projetados para interagir com computadores, assim como os humanos. Em vez de confiar nas APIs ou integrações de código, os CUAs operam Interfaces de usuário gráfico (GUIs). Eles usam a visão computacional para analisar a tela e planejam suas etapas após um processo de raciocínio semelhante a uma cadeia de pensamentos.
Esses agentes podem preencher formulários, clicar em botões, executar tarefas complexas e executar ainda mais. Além disso, eles corrigem erros e se adaptam às alterações na tela tão bem que continuam trabalhando até que a tarefa seja concluída.
Computador widespread use agentes de IA
Agora que você está familiarizado com os agentes de uso do computador, vamos explorar alguns dos principais CUAs disponíveis hoje.
1. Agente S2 por AI simular
O Agent S2 é um agente de IA que automatiza tarefas de computador analisando capturas de tela. Essa apresentação visible ajuda o agente a entender várias interfaces de programa. Através deles, aprende onde clicar, qual botão para pressionar e onde digitar. O agente S2 se destaca em um complexo trabalho de várias etapas. Ele fornece resultados de ponta no OSWorld nas avaliações de 15 e 50 etapas, mostrando sua capacidade de planejar ações cuidadosamente e executar tarefas com alta precisão.
Mais alguns recursos:
- Código aberto: acessível para qualquer pessoa usar, modificar e construir.
- Planejamento inteligente: capaz de lidar com tarefas complexas de várias etapas, antecipando erros e ajustando as ações de acordo para permanecer no caminho certo.
Aplicativo prático
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2. Superagonte de Genspark por Mainfunc
O Genspark SuperAgent é o primeiro sistema MOA do mundo (mistura de agentes) que atua como um cérebro que controla as tarefas de IA. Ele utiliza uma rede de mais de 9 modelos de IA especializados, como Claude, Gêmeos, and so forth., cada um lidando com uma tarefa específica em que melhor. Ele tem acesso a mais de 80 ferramentas embutidas para ações comuns do computador. O agente faz chamadas diretas para a interface do software program em vez de usar um ambiente simulado, tornando -o mais rápido com menos erros.
Mais alguns recursos:
- Geração de conteúdo criativo: pode gerar texto, áudio, imagens e vídeos personalizados.
- Páginas Spark em tempo actual: em vez de listar os weblinks, ele gera uma página spark personalizada dinâmica sintetizada a partir de várias fontes em tempo actual.
Aplicativo prático
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3. ACE por agentes gerais
A ACE é um piloto automático de computador que executa tarefas no seu computador. Ele aprende observando como os usuários humanos executam seu trabalho e tenta replicá -lo. O agente tem uma precisão impressionante de 77,56% nas previsões corretas do clique esquerdo. Também é excepcionalmente rápido e executa tarefas no tempo sobre -humano.
Mais alguns recursos:
- Controle da área de trabalho: usa diretamente o mouse e o teclado do seu computador.
- Replique o estilo humano: aprende com os usuários sobre como executar tarefas.
Aplicativo prático
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4. Proxy ai por convergência ai
O proxy AI permite que seus usuários forneçam instruções em linguagem simples e, em seguida, os agentes geram planos para executar o trabalho. Ele usa processamento paralelo, permitindo que vários agentes funcionem simultaneamente em diferentes partes da tarefa. Isso significa que ele executa o trabalho a uma velocidade mais rápida. A automação que fornece pode ser usada várias vezes, facilitando as tarefas repetidas para os usuários.
Mais alguns recursos:
- Especialista em tarefas da Net: concentra -se na automação de atividades de navegação na Net.
- Lidar com tarefas complexas: capaz de lidar com tarefas complexas de várias etapas.
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5. Coruja por camel-AI
Owl é um agente de uso de computador de código aberto. Ele executa tarefas como pesquisa, navegação na net e redação e execução de código quando necessário. Esse agente pode trabalhar perfeitamente com vários modelos de IA e até correr localmente em sua máquina. Ele também possui uma estrutura multi-agente, onde diferentes agentes podem trabalhar juntos. Isso ajuda a resolver tarefas complexas de várias etapas mais rapidamente e com facilidade.
Mais alguns recursos:
- Processamento multimodal: pode lidar com vídeos, imagens e dados de áudio locais e on -line.
- Automação do navegador: utiliza a estrutura do dramaturgo para simular interações do navegador, incluindo rolagem, cliques, manuseio de entrada, obtain, navegação e muito mais.
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6. Manus AI
Manus ai é um agente autônomo que opera em uma caixa de areia Linux segura. Ele pode planejar, executar e refinar independentemente os fluxos de trabalho de várias etapas da codificação ao planejamento de viagens e geração de relatórios. Ele integra ferramentas como navegadores da net, editores de código e bancos de dados para automatizar tarefas técnicas e reduzir a entrada humana.
- Multimodal: pode lidar com texto, imagens e código para criar painéis, implantar aplicativos e analisar conjuntos de dados.
- Fluxo de trabalho transparente: exibe etapas de execução em tempo actual para depuração e confiança.
- Continuidade da nuvem: executa tarefas de forma assíncrona mesmo quando os usuários são desconectados.
Leia também: O Manus AI é melhor do que o Openai Operator?
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7. Uso do computador Claude
Claude do Anthrópico é um chatbot de IA que vai além de apenas gerar texto – ele usa seu computador para você. Com o recurso de uso do computador, Claude se torna mais um agente, mudando a maneira como interagimos com a tecnologia. Esteja você organizando planilhas ou analisando dados, ele entende a linguagem pure e executa tarefas com precisão do tipo humano.
Mais alguns recursos:
- Fluxo de trabalho de aplicação cruzada: coordena a ação entre vários aplicativos.
- Navegação na Net: navega websites e encontra com eficiência informações com orientação mínima.
- Automação de tarefas: Excel em tarefas repetitivas.
Aplicativo prático
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Conclusão
Os agentes de uso do computador estão em ponte entre as intenções humanas e a execução da máquina. Esses agentes não entendem apenas tarefas; Eles entendem o contexto, se adaptam às mudanças e executam fluxos de trabalho complexos com precisão e eficiência notáveis. À medida que esses sistemas continuam evoluindo com melhor raciocínio, recursos multimodais e inteligência colaborativa, eles não apenas aprimoram a produtividade, eles redefinirão o próprio trabalho digital. Isso não é apenas um vislumbre do futuro, é a base de uma nova period na interação humano-computador.
Perguntas frequentes
R. Os agentes de IA de uso computador
R. Os agentes da IA aumentam a produtividade, automatizando tarefas de rotina, otimizando fluxos de trabalho com previsões e libertando os seres humanos para se concentrarem no trabalho estratégico, como atuar como gerente de projetos virtuais.
R. Não, os agentes da IA são criados para complementar as capacidades humanas, para não substituí -las. Eles realizam tarefas mundanas, mas os humanos ainda são responsáveis por estratégia, julgamentos éticos e resolução de problemas difíceis. A implantação bem-sucedida é baseada em uma boa parceria humana-AI.
R. O futuro pertence a agentes de IA verticais para domínios como saúde, finanças e direito. Sistemas multi-agentes trabalhando juntos nos departamentos e integração mais íntima com soluções como RPA (Automação de Processos Robóticos) e IA generativa também estarão em foco.
R. Os agentes da IA tomam decisões em tempo actual, combinando respostas reflexas rápidas com as adaptações baseadas em aprendizado, usando dados ao vivo para reagir à entrada ou alterações do usuário, como o AutoPilot da Tesla faz para a navegação.
Cientista de dados | AWS Licensed Options Architect | Ai & ML Innovator
Como cientista de dados da Analytics Vidhya, especializo-me em aprendizado de máquina, aprendizado profundo e soluções orientadas a IA, alavancando a PNL, visão computacional e tecnologias em nuvem para criar aplicativos escaláveis.
Com um B.Tech em ciência da computação (ciência de dados) da VIT e certificações como arquiteto e tensorflow de soluções certificadas da AWS, meu trabalho abrange IA generativa, detecção de anomalias, detecção de notícias falsas e reconhecimento de emoções. Apaixonado pela inovação, eu me esforço para desenvolver sistemas inteligentes que moldem o futuro da IA.
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