에이전트 S

업계 최고의 컴퓨터 사용 에이전트 및 오픈 소스.Agent S는 실적이 가장 뛰어난 에이전트 중 유일한 오픈 소스 솔루션입니다.독특하고 강력하며 신뢰도가 높은 이 도구를 사용하여 시스템을 강화하십시오.

GitHub의 액세스 코드
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에이전트 S 클라우드

설정을 건너뛰세요.최신 오픈 소스 제너럴 에이전트를 클라우드에서 직접 실행하세요.

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어디서든, 어떤 장치로든 완전히 웹 기반으로 액세스할 수 있습니다.

블로그

2025년 10월 2일

최신 릴리즈

에이전트 S3: 폭넓은 확장성을 통한 인간 수준의 컴퓨터 사용 접근

불과 1년 전 OSWorld에서 첫 번째 프레임워크인 Agent S를 20.6% 로 출시한 이후 당사는 컴퓨터 사용 에이전트의 한계를 꾸준히 발전시켜 왔습니다. 이제 Agent S3는 성능을 69.9% 까지 끌어올려 사람 수준의 성능은 72% 에 근접했습니다.

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2025년 3월 12일

두 번째 세대

Agent S2: 컴퓨터 사용 에이전트를 위한 개방적이고 모듈식이며 확장 가능한 프레임워크

우리의 최신 연구는 과학의 한계를 넓히고 컴퓨터 유스 에이전트의 가능성을 재정의합니다.

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2024년 10월 9일

퍼스트 제너레이션

에이전트 S: 컴퓨터를 인간처럼 사용하는 개방형 에이전트 프레임워크

주요 운영 체제에서 더 나은 일반 에이전트를 구축하기 위해 LLM 외에 필요한 것은 무엇입니까?

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연구 간행물

아래에서 우리의 간행물을 확인하세요.
The Unreasonable Effectiveness of Scaling Agents for Computer Use

Gonzalo Gonzalez-Pumariega∗, Vincent Tu∗, Chih-Lun Lee, Jiachen Yang, Ang Li, Xin Eric Wang

Agent S2: A Compositional Generalist-Specialist Framework for Computer Use Agents

Saaket Agashe∗, Kyle Wong∗, Vincent Tu∗, Jiachen Yang, Ang Li, Xin Eric Wang

Agent S: An Open Agentic Framework that Uses Computers Like a Human

Saaket Agashe*, Jiuzhou Han*, Shuyu Gan, Jiachen Yang, Ang Li, Xin Eric Wang. 2024

PolicyCleanse: Backdoor Detection and Mitigation for Reinforcement Learning

Junfeng Guo, Ang Li, Lixu Wang, Cong Liu. CVPR 2023

Building an open-vocabulary video CLIP model with better architectures, optimization and data

Zuxuan Wu, Zejia Weng, Wujian Peng, Xitong Yang, Ang Li, Larry S. Davis, Yu-Gang Jiang. PAMI 2024

Forget but Recall: Incremental Latent Rectification in Continual Learning

Nghia D. Nguyen, Hieu Trung Nguyen, Ang Li, Hoang Pham, Viet Anh Nguyen, Khoa D. Doan. 2024

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