В этом руководстве мы рассмотрим процесс создания продвинутого агента автоматизации рабочего стола на базе искусственного интеллекта, который будет без проблем работать в Google Colab. Мы разработаем его так, чтобы он интерпретировал команды на естественном языке, моделировал задачи на рабочем столе, такие как операции с файлами, действия в браузере и рабочие процессы, и предоставлял интерактивную обратную связь через виртуальную среду.
Основные компоненты системы
1. Виртуальный рабочий стол:
— Моделирует среду рабочего стола с приложениями и файловой системой.
— Включает приложения (браузер, текстовый редактор, электронная почта и т. д.).
— Поддерживает файловую систему с файлами и папками.
2. Обработчик естественного языка (NLP):
— Идентифицирует намерения пользователя из команд на естественном языке.
— Извлекает параметры, такие как имена файлов, URL-адреса и имена приложений.
3. Исполнитель задач:
— Выполняет задачи на виртуальном рабочем столе.
— Поддерживает различные типы задач: операции с файлами, действия в браузере, системные команды, задачи приложений и рабочие процессы.
Пример кода
«`python
import re
import json
import time
import random
import threading
from datetime import datetime
from typing import Dict, List, Any, Tuple
from dataclasses import dataclass, asdict
from enum import Enum
try:
from IPython.display import display, HTML, clear_output
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
COLAB_MODE = True
except ImportError:
COLAB_MODE = False
class TaskType(Enum):
FILEOPERATION = «fileoperation»
BROWSERACTION = «browseraction»
SYSTEMCOMMAND = «systemcommand»
APPLICATIONTASK = «applicationtask»
WORKFLOW = «workflow»
@dataclass
class Task:
id: str
type: TaskType
command: str
status: str = «pending»
result: str = «»
timestamp: str = «»
execution_time: float = 0.0
class VirtualDesktop:
«»»Simulates a desktop environment with applications and file system»»»
def init(self):
self.applications = {
«browser»: {«status»: «closed», «tabs»: [], «current_url»: «»},
«filemanager»: {«status»: «closed», «currentpath»: «/home/user»},
«texteditor»: {«status»: «closed», «currentfile»: «», «content»: «»},
«email»: {«status»: «closed», «unread»: 3, «inbox»: []},
«terminal»: {«status»: «closed», «history»: []}
}
self.file_system = {
«/home/user/»: {
«documents/»: {
«report.txt»: «Important quarterly report content…»,
«notes.md»: «# Meeting Notes\n- Project update\n- Budget review»
},
«downloads/»: {
«data.csv»: «name,age,city\nJohn,25,NYC\nJane,30,LA»,
«image.jpg»: «[Binary image data]»
},
«desktop/»: {}
}
}
self.screen_state = {
«active_window»: None,
«mouse_position»: (0, 0),
«clipboard»: «»
}
def getsysteminfo(self) -> Dict:
return {
«cpu_usage»: random.randint(5, 25),
«memory_usage»: random.randint(30, 60),
«disk_space»: random.randint(60, 90),
«network_status»: «connected»,
«uptime»: «2 hours 15 minutes»
}
class NLPProcessor:
«»»Processes natural language commands and extracts intents»»»
def init(self):
self.intent_patterns = {
TaskType.FILE_OPERATION: [
r»(open|create|delete|copy|move|find)\s+(file|folder|document)»,
r»(save|edit|write)\s+.*\.(txt|doc|pdf|csv)»,
r»(list|show)\s+(files|directories)»,
r»(download|upload)\s+.*»
],
# … (остальные типы задач аналогично)
class TaskExecutor:
«»»Executes tasks on the virtual desktop»»»
def init(self, desktop: VirtualDesktop):
self.desktop = desktop
self.execution_log = []
def executefileoperation(self, params: Dict[str, str], command: str) -> str:
# … (реализация методов для выполнения различных типов задач)
class DesktopAgent:
«»»Main desktop automation agent class — coordinates all components»»»
def init(self):
self.desktop = VirtualDesktop()
self.nlp = NLPProcessor()
self.executor = TaskExecutor(self.desktop)
self.task_history = []
self.active = True
self.stats = {
«tasks_completed»: 0,
«success_rate»: 100.0,
«averageexecutiontime»: 0.0
}
def process_command(self, command: str) -> Task:
# … (обработка команд и выполнение задач)
def update_stats(self):
«»»Update agent statistics»»»
# … (обновление статистики агента)
def getstatusdashboard(self) -> str:
«»»Generate a status dashboard»»»
# … (генерация панели статуса)
def runadvanceddemo():
«»»Run an advanced interactive demo of the AI Desktop Agent»»»
# … (запуск продвинутой интерактивной демонстрации)
def interactive_mode(agent):
«»»Run interactive mode for user input»»»
# … (запуск интерактивного режима)
if name == «main«:
agent = runadvanceddemo()
# … (основной блок программы)
«`
Заключение
Мы продемонстрировали, как агент искусственного интеллекта может выполнять разнообразные задачи на рабочем столе в моделируемой среде с помощью Python. Мы увидели, как входные данные на естественном языке преобразуются в структурированные задачи, выполняются с реалистичными результатами и суммируются в визуальной панели. С таким фундаментом мы можем расширить возможности агента, добавив более сложные функции, богатые интерфейсы и интеграции в реальном мире, делая автоматизацию рабочего стола умнее, интерактивнее и проще в использовании.
Проверьте полный код [здесь](…). Не стесняйтесь посетить нашу [страницу GitHub для руководств, кодов и ноутбуков](…). Также подписывайтесь на нас в [Twitter](…) и присоединяйтесь к нашему [ML SubReddit](…). Подпишитесь на нашу [рассылку](…).
1. Какие основные компоненты включает в себя система интеллектуального агента автоматизации рабочего стола, описанная в статье?
Ответ: система включает в себя виртуальный рабочий стол, обработчик естественного языка (NLP) и исполнитель задач.
2. Какие типы задач может выполнять исполнитель задач в системе?
Ответ: исполнитель задач может выполнять различные типы задач, включая операции с файлами, действия в браузере, системные команды, задачи приложений и рабочие процессы.
3. Какие инструменты и библиотеки используются в примере кода для создания виртуального рабочего стола и обработки естественного языка?
Ответ: в примере кода используются такие инструменты и библиотеки, как Python, IPython, Matplotlib, NumPy, а также классы и методы для создания виртуального рабочего стола и обработки естественного языка.
4. Какие функции выполняет класс VirtualDesktop в системе?
Ответ: класс VirtualDesktop моделирует среду рабочего стола с приложениями и файловой системой, включая приложения (браузер, текстовый редактор, электронная почта и т. д.) и поддерживает файловую систему с файлами и папками.
5. Какие методы используются для обработки команд на естественном языке в системе?
Ответ: для обработки команд на естественном языке используется класс NLPProcessor, который идентифицирует намерения пользователя из команд на естественном языке и извлекает параметры, такие как имена файлов, URL-адреса и имена приложений.