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Aitrainee | 公众号：AI进修生
Hi，这里是Aitrainee，欢迎阅读本期新文章。
几天前我介绍了 Open Interpreter，并且探索了其操作系统模式，这非常酷，因为它可以控制整个电脑。
Agent-OS：用AI掌控你的电脑！！这个 AI 代理可以控制你的电脑并做任何事情！（生成应用程序、代码、RAG 等）
LaVague：利用 AI 轻松实现任何基于 Web 的任务自动化！（ 网页 + Agent框架）
不过，它运行稍微有些慢，而且会截取电脑屏幕，这对某些人来说可能是个隐私问题。但今天我为大家带来了另一个非常酷的项目，它可以控制整个浏览器，这次它叫做 Sentient Agent。
Sentient 是一个开源项目，只需要三行代码就能运行一个浏览器控制代理。你只需运行这三行代码并写下任务，它就会启动代理并完成任务，真的很棒。
它使用 Chrome 的开发者模式来实现这一功能，首先需要运行 Chrome 开发者模式的实例，使用这些命令根据你的操作系统运行。完成后，你可以设置 OpenAI 的 API 密钥，
没有OpenAI 的 API？或许可以使用这里面提到的项目：
不过不用也没关系，因为这个项目支持Ollama。
然后运行这几行命令以及任务，代理就会开始工作。
from sentient import sentientimport asyncio# if you wanna run in Jupyter Notebook# add these 2 follwing linesimport nest_asyncionest_asyncio.apply()result = asyncio.run(sentient.invoke("play shape of you on youtube"))
它不使用截图之类的东西，它直接获取页面代码并查询 LLM（大型语言模型）下一步要做什么，然后点击元素。这和你使用 Selenium 手动自动化操作的方式类似，但它是全自动的。
它还可以与本地模型以及 Together AI 一起工作，因此也可以与本地和开源模型配合使用，真的非常酷。
我会向大家展示如何结合 OpenAI、Together 和 Ollama 使用它。我们开始吧，先来看一下具体操作。
首先，打开终端，安装 Sentient，只需运行 Pip install sentient，它就会安装。（第一步）
安装完成后，我们可以使用它，但首先需要运行 Chrome 开发者实例，还需要将代码放入 Python 文件中，然后更改我们想要执行的任务提示。
我们先复制这个程序，
将其粘贴到一个新文件中。
现在保存。保存文件后，回到终端，确保你已启动 Chrome 开发者实例（第二步）。
第三步，如果你使用的是 Mac，运行这个命令；如果是 Linux 或 Windows，按需运行相应命令。
我使用的是 Mac，所以我运行这个命令。
完成后会打开一个 Chrome 窗口，让它保持打开状态。
现在打开另一个终端窗口，因为我使用的是 OpenAI API，先导出 OpenAI API 密钥。
接下来，运行刚才保存的 Python 脚本即可。
现在我们试试更复杂的任务，问它当前苹果公司的股票价格是多少。
我已经写好了这个任务，现在运行看看。
稍等一下，任务完成了，
结果是正确的苹果公司股票价格，真是太棒了。它工作得非常好。
除此之外，你还可以添加自定义指令，例如，如果你让它在 YouTube 上播放视频，但它总是先进入 Google 搜索页面，你可以添加自定义指令，让它直接通过 YouTube 搜索，这真的很酷。
这个代理有很多用处，比如填写表单和类似任务。现在我们试试更复杂的任务，搜索从芝加哥到洛杉矶最便宜的航班。我更新了任务，现在运行一下。
稍等一下，任务完成了，
结果很棒。我认为这非常酷，尽管目前我还没有特别的应用场景，但对于填写表单之类的任务，它会非常有用。
现在我展示一下如何与 Together AI 和 llama 一起使用。要与 Together AI：https://www.together.ai/ 配合使用，首先注册账号，你还可以获得一些免费积分。
注册后，获取 API 密钥，然后进入脚本，将提供者更改为 Together AI，选择你想使用的模型。
我将使用 Llama 3.1。设置完成后，回到终端，导出你的 Together API 密钥。现在可以开始使用了。
现在我展示一下如何与 Ollama 一起使用。首先确保你已安装 Ollama 。安装方法是进入 Ollama 的网站，点击下载按钮，选择你的操作系统并安装。
安装后，进入模型部分，选择并安装一个模型。我将使用 Llama 3.1，复制命令并将其粘贴到终端中进行安装。安装完成后，发送一条消息测试是否工作正常。
接下来，我们需要配置脚本以配合 Ollama 使用，只需将提供者改为 Ollama ，并选择你想使用的模型。我还是使用 Llama 3.1。
设置完成后，运行脚本，任务会正常执行。
我认为这是一个非常好的代理，能够集成到你的工作流中，帮助你在网页上执行更复杂的任务，真的非常棒。我希望很快能支持 Groq 模型，这样一切都会变得非常快。
总的来说，真的很酷。
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[2] https://docs.together.ai/
[3] video：https://www.youtube.com/watch?v=0J3vKJVBQBA&t=1s
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