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🚀 快速阅读
- 功能：Agent-E 能够执行多种浏览器内的自动化任务，如表单填写、电商搜索与排序、内容定位等。
- 技术原理：基于 AutoGen 代理框架，使用代理执行任务，并通过技能库和自然语言交互实现自动化。
- 运行方法：提供了详细的安装和配置指南，以及如何通过命令行运行 Agent-E。
正文（附运行示例）
Agent-E 是什么
Agent-E 是基于 AutoGen 代理框架构建的智能自动化系统，专注于浏览器内的自动化操作。它通过自然语言交互，能够执行多种复杂任务，如填写表单、搜索和排序电商产品、定位网页内容等。Agent-E 的目标是提高在线效率，减少重复劳动，让用户更专注于重要事务。
Agent-E 的核心在于其基于代理的架构，通过代理（如用户代理和浏览器导航代理）执行任务。系统围绕技能库构建，技能库包含一系列预定义的动作（技能），分为感知技能和行动技能。自然语言交互使得用户可以用自然语言与浏览器互动，让任务执行更加直观。
Agent-E 的主要功能
- 表单填写：自动填写网络表单，包括个人信息输入。
- 电商搜索与排序：在电商网站如亚马逊上根据销量或价格等标准搜索和排序产品。
- 内容定位：在网站上查找特定内容，如体育比分或大学联系信息。
- 媒体交互：与基于网络的媒体互动，包括播放 YouTube 视频和管理播放设置。
- 网络搜索：执行全面的网络搜索，收集各种主题的信息。
- 项目管理自动化：在项目管理平台如 JIRA 上过滤问题和自动化工作流程。
Agent-E 的技术原理
- 基于代理的架构：基于 AutoGen 代理框架，用代理（如用户代理和浏览器导航代理）执行任务。
- 技能库：核心功能围绕技能库构建，技能库包含一系列预定义的动作（技能），分为感知技能和行动技能。
- 自然语言交互：支持用户用自然语言与浏览器互动，让任务执行更加直观。
- DOM 蒸馏：基于 DOM 蒸馏技术，Agent-E 将 HTML DOM 简化为相关的 JSON 快照，专注于用户任务相关的元素。
- 变化观察：执行动作后，Agent-E 监测状态变化，用语言反馈形式提供给 LLM，指导更准确的性能。
- 层次化规划：采用层次化规划，将复杂任务分解为子任务，由不同级别的代理处理。
如何运行 Agent-E
快速开始
- 运行安装脚本：
- macOS/Linux：
如果需要安装 Playwright，可以使用./install.sh-p标志：./install.sh -p - Windows：
如果需要安装 Playwright，可以使用.\win_install.ps1-p标志：.\win_install.ps1 -p
- 配置环境变量：
- 编辑
.env和agents_llm_config.json文件，按照说明设置字段。
- 运行 Agent-E：
macOS 用户：python -m ae.mainpython -u -m ae.main
手动设置
- 安装
uv：
- macOS/Linux：
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh - Windows：
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
设置虚拟环境：
uv venv --python 3.11 # 3.10+ 也可以 source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate安装依赖：
uv pip compile pyproject.toml -o requirements.txt uv pip install -r requirements.txt配置环境：
cp .env-example .env
- 编辑
.env文件，设置以下变量：AUTOGEN_MODEL_NAMEAUTOGEN_MODEL_API_KEYAUTOGEN_MODEL_BASE_URL（可选）AUTOGEN_MODEL_API_TYPE（可选）AUTOGEN_MODEL_API_VERSION（可选）AUTOGEN_LLM_TEMPERATURE（可选）AUTOGEN_LLM_TOP_P（可选）BROWSER_STORAGE_DIR（可选）
资源
- 项目官网：https://www.emergence.ai/web-automation-api
- GitHub 仓库：https://github.com/EmergenceAI/Agent-E
- arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2407.13032
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