
Khám Phá Việc Sử Dụng Máy Tính và Trình Duyệt với LLMs
Khám phá cách AI đã phát triển từ các mô hình ngôn ngữ sang các hệ thống điều hướng giao diện đồ họa và trình duyệt web, cùng những góc nhìn về đổi mới, thách t...
Anthropic Computer Use giúp AI vận hành máy tính một cách tự nhiên, loại bỏ nhu cầu về giao diện tùy chỉnh. Khám phá cách thiết lập và lợi ích cho doanh nghiệp qua bài hướng dẫn toàn diện này.
Anthropic Computer Use là một khả năng trí tuệ nhân tạo (AI) tiên tiến cho phép các hệ thống AI vận hành máy tính một cách giống con người. Công nghệ này—được vận hành bởi các mô hình như Claude 3.5 Sonnet—giúp AI:
Bằng cách diễn giải hướng dẫn người dùng và phân tích đầu vào hình ảnh, Anthropic Computer Use thu hẹp khoảng cách giữa tương tác người-máy và các hệ thống số tự động.
Mục tiêu chính của công nghệ này là giúp các hệ thống AI tương tác và sử dụng bất kỳ phần mềm nào thông qua các thao tác tự nhiên, giống con người. Điều này loại bỏ nhu cầu xây dựng các công cụ hoặc giao diện chuyên biệt, làm cho AI linh hoạt và hữu ích hơn trong nhiều ngành nghề.
Khả năng để AI tự vận hành một máy tính là một bước tiến lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Các hệ thống AI truyền thống thường dựa vào API lập trình sẵn hoặc công cụ chuyên biệt để hoàn thành nhiệm vụ. Anthropic Computer Use xóa bỏ giới hạn này bằng cách cho phép các mô hình AI hoạt động trong bất kỳ môi trường số nào, từ đó tăng đáng kể tính linh hoạt và hữu dụng.
Trong môi trường làm việc hiện đại, các công cụ và phần mềm số đóng vai trò trung tâm. Bằng cách cho phép AI trực tiếp tương tác với các công cụ này, Anthropic Computer Use mở ra những cách mới để nâng cao hiệu suất ở các nhiệm vụ như vận hành doanh nghiệp, phân tích dữ liệu và chăm sóc khách hàng. Nó cũng mở rộng ứng dụng tiềm năng của AI trong các lĩnh vực như y tế, tài chính và phát triển phần mềm.
Anthropic Computer Use dựa trên sự phát triển của các mô hình AI đa phương thức và khả năng sử dụng công cụ. Quá trình vận hành gồm ba bước chính:
Diễn giải đầu vào:
Các mô hình AI như Claude 3.5 Sonnet xử lý các lệnh đa phương thức, gồm hướng dẫn bằng văn bản và đầu vào hình ảnh (ví dụ ảnh chụp màn hình giao diện máy tính). Bước này giúp phân tích trạng thái hiện tại của hệ thống và xác định hành động cần thiết.
Thực hiện nhiệm vụ:
Sau khi phân tích đầu vào, AI thực thi các nhiệm vụ cụ thể như di chuyển con trỏ, nhấp nút hoặc nhập lệnh. Các hành động này được dẫn dắt bởi suy luận của AI dựa trên thông tin hình ảnh và ngữ cảnh nhận được.
Phản hồi và thích nghi:
Trong quá trình thực hiện, AI liên tục đánh giá hành động của mình. Nếu gặp lỗi hoặc không đạt kết quả như mong đợi, AI sẽ điều chỉnh phương pháp và thử lại. Vòng lặp phản hồi này giúp hiệu suất ngày càng chính xác.
Hãy cùng bạn khám phá tính năng Computer Use của Anthropic. Hướng dẫn này sẽ đưa bạn qua các bước từ lấy khóa API đến tương tác với giao diện demo.
Hành trình bắt đầu với khóa API, thông tin xác thực cần thiết để truy cập các dịch vụ mạnh mẽ của Anthropic. Để lấy khóa API:
Trước khi tiếp tục, hãy đảm bảo Docker đã được cài đặt và hoạt động trên hệ thống của bạn. Docker cung cấp một môi trường đóng gói, thuận tiện cho việc triển khai và đảm bảo khả năng tái tạo trên nhiều hệ điều hành khác nhau.
Cài đặt Docker:
Nếu chưa có Docker, hãy truy cập trang cài đặt chính thức của Docker và làm theo hướng dẫn phù hợp với hệ điều hành của bạn.
Kiểm tra thiết lập:
Sau khi cài đặt, xác nhận Docker hoạt động đúng bằng cách chạy lệnh kiểm tra trong terminal. Nếu phản hồi thành công, bạn đã sẵn sàng tiếp tục.
Dùng docker –version
để kiểm tra Docker đã được cài đặt chưa.
Anthropic đã chuẩn bị sẵn Docker image cấu hình đầy đủ để hỗ trợ chạy bản demo Computer Use. Để tải về image này, hãy sử dụng các lệnh sau:
# Tải image demo mới nhất
docker pull ghcr.io/anthropics/anthropic-quickstarts:computer-use-demo-latest
# Kiểm tra image vừa tải
docker images
Các lệnh này sẽ tải phiên bản mới nhất của image demo và lưu vào máy tính của bạn.
Ngoài ra, bạn cũng có thể clone thẳng repository Anthropic Quickstarts trên GitHub và chạy theo hướng dẫn trong tài liệu của repo.
Sau khi image được tải về thành công, bạn đã sẵn sàng để khởi động Docker container. Thực thi lệnh sau, thay thế <YOUR_API_KEY>
bằng khóa API thực tế của bạn (nếu dùng repo clone, lệnh nằm trong README):
-it
sang -d
để chạy nền. Tham số -p
trong mkdir
đảm bảo không báo lỗi nếu thư mục đã tồn tại.Khi container đã được khởi động, hãy mở trình duyệt yêu thích và truy cập http://localhost:8080. Bạn sẽ được chuyển đến giao diện demo Computer Use—bây giờ bạn đã có thể sử dụng tính năng này.
Anthropic Computer Use là một khả năng AI cho phép hệ thống vận hành máy tính giống như con người, thực hiện các thao tác như di chuyển con trỏ, nhấp chuột và nhập lệnh bằng các mô hình như Claude 3.5 Sonnet.
Nó xử lý các lệnh đa phương thức, kết hợp văn bản và hình ảnh, để phân tích trạng thái máy tính và thực hiện hành động. AI thích nghi hành vi của mình thông qua phản hồi liên tục và tư duy.
Nó cho phép AI tương tác với bất kỳ phần mềm nào mà không cần công cụ tùy chỉnh, tăng tính linh hoạt và hiệu quả trong các lĩnh vực như vận hành doanh nghiệp, phân tích dữ liệu, y tế và chăm sóc khách hàng.
Bạn cần có khóa API Anthropic và cài đặt Docker. Tải về Docker image đã cấu hình sẵn hoặc clone repo GitHub, khởi động container với khóa API của bạn và truy cập giao diện demo qua trình duyệt.
Anthropic Computer Use được vận hành bởi các mô hình đa phương thức tiên tiến, như Claude 3.5 Sonnet, cho phép tương tác phức tạp với máy tính thông qua cả văn bản và hình ảnh.
Arshia là Kỹ sư Quy trình AI tại FlowHunt. Với nền tảng về khoa học máy tính và niềm đam mê AI, anh chuyên tạo ra các quy trình hiệu quả tích hợp công cụ AI vào các nhiệm vụ hàng ngày, nâng cao năng suất và sự sáng tạo.
Bắt đầu xây dựng giải pháp AI của bạn với nền tảng trực quan của FlowHunt. Trải nghiệm sức mạnh tự động hóa dựa trên AI ngay hôm nay.
Khám phá cách AI đã phát triển từ các mô hình ngôn ngữ sang các hệ thống điều hướng giao diện đồ họa và trình duyệt web, cùng những góc nhìn về đổi mới, thách t...
Tìm hiểu thêm về mô hình Opus của Claude do Anthropic phát triển. Khám phá điểm mạnh, điểm yếu và so sánh với các mô hình AI khác....
Human-in-the-Loop (HITL) là một phương pháp trong AI và học máy tích hợp chuyên môn của con người vào quá trình huấn luyện, điều chỉnh và ứng dụng hệ thống AI, ...