Activity-frames — это open-source фреймворк, позволяющий ИИ-агентам анализировать активность пользователя через периодические скриншоты экрана. Система захватывает визуальные данные, обрабатывает их с помощью мультимодальных моделей и преобразует в структурированный контекст. Это дает агентам возможность «видеть» рабочий процесс, понимать текущие задачи и предоставлять более точную помощь в реальном времени.
Инструмент решает проблему ограниченного контекста, с которой сталкиваются большинство LLM-агентов при работе с десктопными приложениями. Вместо того чтобы полагаться только на текстовые логи или API, агент получает визуальный поток, который можно использовать для автоматизации рутинных действий, напоминаний или анализа продуктивности. Фреймворк спроектирован как модульное решение, которое можно интегрировать в существующие агентные пайплайны.
Архитектура системы ориентирована на локальную обработку данных, что минимизирует передачу конфиденциальной информации на внешние серверы. Разработчики могут настраивать частоту захвата кадров и выбирать модели для анализа изображений, что позволяет балансировать между точностью распознавания и потреблением вычислительных ресурсов. Это решение расширяет возможности агентных систем в задачах, требующих понимания графического интерфейса пользователя.
Ключевые факты
- Фреймворк обеспечивает захват и анализ визуального потока активности пользователя для LLM.
- Реализована поддержка интеграции с мультимодальными моделями для интерпретации скриншотов.
- Система ориентирована на локальное выполнение для повышения приватности пользовательских данных.
- Инструмент доступен в открытом доступе на GitHub для внедрения в агентные архитектуры.
- Основной сценарий использования — предоставление агенту «зрения» для контекстного понимания действий в ОС.