Nama: Agent S
Website/Sumber Utama: https://github.com/simular-ai/Agent-S
Fungsi Utama: Sebuah framework agentic terbuka yang menggunakan komputer seperti manusia.
Tipe: Proyek Open Source
Cocok Untuk: Peneliti AI, pengembang yang tertarik pada otomatisasi, dan pengguna yang ingin membuat agen cerdas untuk interaksi komputer.
Model Harga/Lisensi: Open Source dengan kontribusi dan penggunaan terbuka
Highlight Utama: Kemampuan untuk berinteraksi otonom dengan antarmuka grafis komputer seperti manusia.
Apa Itu Agent S?
Agent S adalah framework open source yang dirancang untuk memungkinkan interaksi otonom dengan komputer melalui Antarmuka Agen-Komputer. Agent S memungkinkan pengembangan agen GUI cerdas yang dapat belajar dari pengalaman masa lalu dan melakukan tugas kompleks secara mandiri pada komputer pengguna. Framework ini mendukung berbagai platform termasuk Mac, Linux, dan Windows, serta benchmarks seperti OSWorld, WindowsAgentArena, dan AndroidWorld. Agent S menggunakan model bahasa besar (LLM) seperti Claude dan GPT untuk memahami dan mengeksekusi perintah pengguna pada antarmuka komputer.
Fitur Utama / Andalan
(Disimpulkan dari eksplorasi halaman)
Agent S2 - Versi Terbaru
- Deskripsi: Agent S2 adalah versi terbaru yang menerapkan framework komposisi generalis-spesialis untuk agen pengguna komputer.
- Manfaat/Contoh: Memiliki performa SOTA (state-of-the-art) pada OSWorld, WindowsAgentArena, dan AndroidWorld, mengalahkan OpenAI's CUA/Operator dan Anthropic's Claude 3.7 Sonnet Computer-Use.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut dari Paper S2
Perpustakaan GUI-Agents
- Deskripsi: Perpustakaan yang memudahkan penggunaan Agent-S untuk berbagai sistem operasi.
- Manfaat/Contoh: Mendukung Mac, Linux, Windows, OSWorld, dan WindowsAgentArena dengan antarmuka yang konsisten.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Integrasi Mesin Pencari Web
- Deskripsi: Menggunakan Perplexica untuk mengintegrasikan kemampuan mesin pencari.
- Manfaat/Contoh: Memungkinkan agen mengakses pengetahuan dari web untuk respons yang lebih informatif dan kontekstual.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Basis Pengetahuan Dinamis
- Deskripsi: Basis pengetahuan yang terus diperbarui selama inferensi.
- Manfaat/Contoh: Memungkinkan agen untuk belajar dan beradaptasi dari interaksi sebelumnya, meningkatkan performa dari waktu ke waktu.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Dukungan Model Multi-Provider
- Deskripsi: Mendukung berbagai penyedia model seperti OpenAI, Anthropic, Gemini, dan endpoint inferensi kustom.
- Manfaat/Contoh: Fleksibilitas dalam memilih model bahasa besar sesuai dengan kebutuhan dan preferensi pengguna.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Model yang Didukung
Kelebihan (Pros)
(Disimpulkan dari berbagai halaman)
- Open source dan dapat diakses bebas, mendorong kolaborasi dan pengembangan komunitas.
- Kemampuan untuk berinteraksi dengan GUI komputer seperti manusia, membuka berbagai kemungkinan otomatisasi.
- Mendukung berbagai sistem operasi (Mac, Linux, Windows) serta platform pengujian seperti OSWorld.
- Menggunakan model bahasa terbaru dari berbagai penyedia (OpenAI, Anthropic, dll.) untuk generasi dan grounding.
- Memiliki dokumentasi komprehensif dan contoh kode untuk memudahkan penggunaan.
- Integrasi dengan mesin pencari web melalui Perplexica untuk memperkaya pengetahuan agen.
Kekurangan (Cons) / Batasan
(Disimpulkan dari eksplorasi)
- Membutuhkan API key dari penyedia model LLM seperti OpenAI atau Anthropic yang mungkin berbayar.
- Peringatan keamanan: Agen akan menjalankan kode Python secara langsung untuk mengontrol komputer, yang dapat berisiko jika tidak digunakan dengan hati-hati.
- Pada Linux, pembuatan lingkungan conda akan mengganggu pyatspi, dan belum ada solusi bersih untuk masalah ini.
- Untuk performa optimal membutuhkan model yang besar dan mungkin mahal seperti Claude 3.7 dan UI-TARS-72B-DPO.
- Setup Perplexica untuk retrieval web memerlukan Docker dan konfigurasi tambahan.
Harga / Lisensi
(Dicari secara aktif dari tautan dalam repositori)
Model: Open Source
Tingkatan Utama:
- Gratis: Akses penuh ke codebase dan dokumentasi
- Biaya API: Bergantung pada penyedia model (OpenAI, Anthropic, dll) yang dipilih sebagai backend
Lisensi: Tidak disebutkan secara eksplisit tetapi menggunakan model sitasi akademis (Lihat Format Sitasi)
Proyek ini menggunakan model akademis dan meminta pengguna untuk mensitasi paper terkait jika menggunakan kodebase ini. Agent S2 paper tersedia di ArXiv dan Agent S paper diterima di ICLR 2025.
Contoh Penerapan & Observasi
(Berdasarkan dokumentasi dan contoh kode)
- Otomatisasi tugas GUI seperti "Close VS Code" seperti yang ditunjukkan dalam contoh kode.
- Pengujian dan benchmarking pada platform seperti OSWorld, WindowsAgentArena, dan AndroidWorld.
- Pengembangan aktif dengan versi terbaru (Agent S2) dirilis April 2025 dengan peningkatan performa.
- Dukungan komunitas terlihat dari riwayat star GitHub yang berkembang di sini.
- Dokumentasi komprehensif tersedia di repositori GitHub termasuk instruksi setup dan penggunaan.
- Blog, video, dan paper akademis tersedia sebagai sumber informasi tambahan di sini.
Tanggapan (0 )