Rumah> web3.0> teks badan

Adept Memperkenalkan Ejen AI Termaju dengan Keupayaan Multimodal

PHPz
Lepaskan: 2024-08-25 21:46:12
asal
623 orang telah melayarinya

Tony Kim 25 Ogos 2024 08:31 Adept memperkenalkan ejen AI yang dikuasakan oleh Adept Workflow Language (AWL) untuk menyelaraskan interaksi web yang kompleks dan automasi perusahaan.

Adept Memperkenalkan Ejen AI Termaju dengan Keupayaan Multimodal

Syarikat kecerdasan buatan Adept telah memperkenalkan generasi baharu ejen AI yang dikuasakan oleh Adept Workflow Language (AWL) untuk menyelaraskan interaksi web yang kompleks dan automasi perusahaan.

Dibina pada AWL tersuai Adept.ai, ejen ini direka untuk menterjemah niat pengguna ke dalam tindakan, mengendalikan tugas daripada yang rumit hingga yang biasa. Adept.ai menerangkan AWL sebagai bahasa berkuasa yang membolehkan pengguna mencipta aliran kerja lanjutan dengan mudah.

Ejen AI Adept direka bentuk untuk dipercayai, teguh dan mesra pengguna. Ejen-ejen ini boleh mengendalikan segala-galanya daripada tugas yang rumit kepada tugas yang berulang. Ia dibina pada set model berbilang mod yang dilatih untuk memahami skrin, membuat alasan tentang kandungan dan membuat perancangan dari peringkat awal latihan.

Ciri-ciri utama ejen AI Adept termasuk:

1. Bahasa Aliran Kerja Mahir (AWL)

AWL proprietari

Adept.ai ialah subset sintaksis JavaScript ES6 yang menawarkan abstraksi berkuasa untuk mentakrifkan interaksi web berbilang mod. Pengguna menulis aliran kerja dalam AWL, yang menterjemah secara langsung kepada panggilan model.

Fungsi AWL khusus membolehkan pengguna menulis arahan dalam bahasa semula jadi, yang model diterjemahkan ke dalam AWL terperinci. Sebagai contoh, fungsi AWL seperti klik("Karang") dan bertindak() menyediakan cara yang fleksibel untuk menentukan tingkah laku ejen. Yang pertama mengesan elemen pada skrin dan menjana panggilan fungsi untuk berinteraksi dengannya, manakala yang kedua mengambil input bahasa semula jadi untuk menggunakan gelung penaakulan ejen, membolehkan ejen membuat rancangan dan melaksanakan tugas secara dinamik.

2. Aplikasi Praktikal

Adept menunjukkan cara AWL boleh digunakan untuk mencipta aliran kerja untuk pelbagai aplikasi. Satu contoh melibatkan melihat PDF peserta acara, mengekstrak maklumat dan mencipta petunjuk baharu dalam Hubspot. Aliran kerja yang sama telah direplikasi untuk Salesforce dengan perubahan yang minimum, mempamerkan fleksibiliti dan kecekapan AWL.

Contoh lain menyerlahkan pengekstrakan nota diagnosis pesakit daripada PDF dan memasukkannya ke dalam sistem EMR. Ejen juga boleh mengendalikan tugas seperti membuat rekod pelanggan dalam Stripe daripada data Helaian Google dan mengurus petunjuk dalam Salesforce berdasarkan e-mel masuk.

3. Potensi Transformatif

Ejen AI Adept berpotensi untuk merevolusikan operasi perniagaan. Keupayaan untuk mencipta automasi dalam bahasa semula jadi merendahkan halangan untuk diterima pakai, membolehkan lebih ramai pengguna menjadi pembangun warganegara. Ini boleh mengurangkan kos, mempercepatkan masa untuk menilai dan meningkatkan selera untuk automasi merentas pelbagai ruang kerja.

Selain itu, ejen Adept boleh mengendalikan aliran kerja yang lebih kompleks yang melibatkan data tidak berstruktur, menawarkan peningkatan daya tahan dan keteguhan. Penaakulan masa inferens mereka membolehkan mereka menyesuaikan diri dengan perubahan web yang mendasari, menjadikannya sesuai untuk pelbagai aplikasi.

Adept komited untuk menjadikan automasi lebih mudah untuk khalayak yang lebih luas, membolehkan lebih banyak jenis aliran kerja dengan lebih kerap. Potensi untuk transformasi perniagaan dengan ejen AI Adept adalah penting, menawarkan automasi yang lebih mudah, lebih pantas dan keupayaan untuk mengautomasikan tugas yang lebih kompleks.

Untuk contoh lebih terperinci aliran kerja yang dibina dengan AWL, lawati blog Adept.ai.

Atas ialah kandungan terperinci Adept Memperkenalkan Ejen AI Termaju dengan Keupayaan Multimodal. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan
Tentang kita Penafian Sitemap
Laman web PHP Cina:Latihan PHP dalam talian kebajikan awam,Bantu pelajar PHP berkembang dengan cepat!