Nama: AppAgent
Website/Sumber Utama: https://github.com/mnotgod96/AppAgent
Fungsi Utama: Framework agen multimodal berbasis LLM untuk mengoperasikan aplikasi smartphone dengan interaksi seperti manusia.
Tipe: Proyek Open Source
Cocok Untuk: Pengembang AI, peneliti, dan pengguna yang ingin mengotomatisasi tugas pada smartphone Android
Model Harga/Lisensi: Open Source (MIT) Lihat Detail Lisensi
Highlight Utama: Kemampuan untuk mengoperasikan aplikasi smartphone tanpa memerlukan akses backend sistem
Apa Itu AppAgent?
AppAgent adalah framework agen multimodal berbasis Large Language Model (LLM) yang dirancang untuk mengoperasikan aplikasi smartphone. Framework ini memungkinkan agen untuk berinteraksi dengan aplikasi smartphone melalui ruang tindakan yang disederhanakan, meniru interaksi manusia seperti mengetuk dan menggeser layar. Pendekatan inovatif ini menghilangkan kebutuhan akan akses backend sistem, sehingga memperluas penerapannya di berbagai aplikasi.
Fitur Utama / Andalan
(Disimpulkan dari eksplorasi halaman fitur/dokumentasi)
Pembelajaran Adaptif
- Deskripsi: Agen dapat mempelajari cara menggunakan aplikasi baru melalui eksplorasi mandiri atau dengan mengamati demonstrasi manusia.
- Manfaat/Contoh: Menghasilkan basis pengetahuan untuk mengeksekusi tugas kompleks di berbagai aplikasi berbeda, seperti media sosial, email, dan alat pengeditan gambar.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Model Fase Ganda (Eksplorasi dan Penerapan)
- Deskripsi: Solusi berbasis dua fase untuk mengubah GPT-4V menjadi agen yang mampu mengoperasikan smartphone Android.
- Manfaat/Contoh: Pada fase eksplorasi, agen menghasilkan dokumentasi untuk elemen yang berinteraksi, yang kemudian digunakan pada fase penerapan untuk menyelesaikan tugas dengan lebih efisien.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Grid Overlay
- Deskripsi: Metode opsional yang memungkinkan agen untuk menampilkan overlay grid di layar untuk mengetuk/menggeser di mana saja pada layar.
- Manfaat/Contoh: Memungkinkan agen berinteraksi dengan elemen UI yang tidak diberi label dengan tag numerik, meningkatkan fleksibilitas dalam mengoperasikan aplikasi.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Dukungan Multi-Model
- Deskripsi: Mendukung berbagai model multimodal seperti GPT-4V dan Qwen-VL-Max.
- Manfaat/Contoh: Memberikan fleksibilitas kepada pengguna untuk memilih model sesuai kebutuhan mereka, dengan GPT-4V memberikan performa lebih baik namun berbayar, sementara Qwen-VL-Max gratis namun dengan performa lebih rendah.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
AppAgentX (Evolusi Terbaru)
- Deskripsi: Versi terbaru dari AppAgent dengan mekanisme evolusi yang dirilis pada Maret 2025.
- Manfaat/Contoh: Mekanisme evolusi mengidentifikasi urutan tindakan berulang dan membuat jalan pintas tingkat tinggi, secara signifikan mengurangi jumlah langkah dan penalaran yang diperlukan untuk tugas umum.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Kelebihan (Pros)
(Disimpulkan dari berbagai halaman)
- Tidak memerlukan akses backend sistem, memperluas penerapannya di berbagai aplikasi
- Dapat mempelajari dan menggunakan aplikasi baru baik melalui eksplorasi mandiri atau dengan mengamati demonstrasi manusia
- Mendukung berbagai aplikasi seperti media sosial, email, peta, belanja, dan alat pengeditan gambar
- Memiliki opsi untuk menggunakan grid overlay untuk berinteraksi dengan elemen UI yang tidak diberi label dengan tag numerik
- Menghasilkan dokumentasi untuk elemen yang berinteraksi, yang dapat digunakan untuk menyelesaikan tugas serupa di masa depan
Kekurangan (Cons) / Batasan
(Disimpulkan dari eksplorasi)
- Penggunaan GPT-4V tidak gratis dan dapat mengakumulasi biaya sekitar $0,03 per pasangan permintaan/respons
- Qwen-VL-Max yang gratis memiliki performa lebih rendah dibandingkan dengan GPT-4V
- Saat ini hanya mendukung perangkat Android, belum ada dukungan untuk iOS
- Membutuhkan pengaturan Android Debug Bridge (ADB) yang mungkin terlalu teknis bagi pengguna non-teknis
Harga / Lisensi
(Dicari secara aktif dari tautan Pricing/License)
Model: Open Source
Lisensi: MIT (Lihat File Lisensi)
Biaya Tambahan: Penggunaan GPT-4V memerlukan API key berbayar dari OpenAI (sekitar $0,03 per pasangan permintaan/respons)
Alternatif Gratis: Qwen-VL-Max (通义千问-VL) tersedia sebagai model multimodal alternatif yang gratis untuk digunakan, meskipun memiliki performa yang relatif lebih rendah dibandingkan dengan GPT-4V
Contoh Penerapan & Observasi
(Berdasarkan dokumentasi, blog, use cases, komunitas)
- Mengoperasikan aplikasi media sosial seperti X (Twitter) untuk mengikuti pengguna
- Mengatasi CAPTCHA yang menunjukkan kemampuan adaptif agen
- Mengirim email menggunakan Gmail, termasuk menyusun dan mengirim pesan
- Mengedit gambar menggunakan aplikasi pengeditan foto seperti Lightroom
- Mencari dan berbelanja item di aplikasi e-commerce seperti TEMU
- Mengatur alarm dan pengingat menggunakan aplikasi Jam
- Dokumentasi lengkap tersedia di sini
- Video demo tersedia menunjukkan proses menggunakan AppAgent untuk mengikuti pengguna di X (Twitter)
- Paper penelitian tersedia di arXiv
Tanggapan (0 )