本文提出了一种无需人工标注的用户界面(UI)训练数据生成方法,结合像素方法和大型语言模型(LLM),生成了335K个对话示例数据集,用于微调对话式视觉语言模型(VLM),并评估了UI元素检测、响应质量和多步骤导航等任务。
本文介绍了Semantic Kernel框架,用于构建智能代理。智能代理由插件、规划器和角色三个核心部件组成。通过构建副驾驶作为起点,用户可以逐渐演进成为完全自动的智能代理。文章提供了代码和对话示例,展示了如何使用Semantic Kernel构建智能代理,并在用户控制下辅助完成任务。通过Semantic Kernel,即使不是人工智能专家,也可以轻松构建智能代理。
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