视频链接：https://v.redd.it/02xpvtupiz8e1/DASH_1080.mp4?source=fallback，无更多关于AI相关文字内容可翻译

讨论总结

这个讨论主要围绕Llama3.3展开，包含了多个方面的话题。从将Selenium与LLM集成的想法开始，涉及到数据获取方式的兴趣，有人对Llama3.3框架进行询问，包括其是否为实时以及制作者等相关信息，还探讨了基于Llama3.3的AI代理的工作过程、接收指令和输出关联，也有对使用Llama3.3查询时搜索方式的疑问与解答，以及相关操作涉及到视觉模型等问题的讨论。整体氛围偏向于技术探讨交流。

主要观点

👍 认为Selenium与LLM可类似集成。
- 支持理由：可以拓展功能，是个不错的想法。
- 反对声音：无。
🔥 对仅通过API调用获取网络数据表示兴趣。
- 正方观点：这种方式获取数据很吸引人。
- 反方观点：无。
💡 打算尝试Selenium与LLM的集成方式。
- 解释：看到这种集成方式觉得不错，想要尝试。
🤔 询问Llama3.3框架相关信息。
- 解释：对Llama3.3框架不了解，想知道是哪个框架以及是否为实时的。
💪 阐述自己工作中的架构，大模型作为控制器协调小模型处理任务。
- 解释：分享自己类似工作中的架构情况。

金句与有趣评论

“😂 Nice idea. Selenium could be integrated with an LLM in a similar way to this.”
- 亮点：提出了Selenium与LLM集成的想法，引发后续讨论。
“🤔 Having the ability to fetch data from any corner of the web with just an API call is really compelling to me.”
- 亮点：表达出对API调用获取网络数据的强烈兴趣。
“👀 I have got to try this out.”
- 亮点：体现出对新的集成方式的尝试意愿。
“😎 Llama3.3, framework made by me. And it’s sped up slightly, made to be an async agent using jobs.”
- 亮点：揭示了Llama3.3框架的制作者及特点。
“😄 The controller receives the main task and delegates outputs to specialized modules”
- 亮点：详细阐述了工作中的架构。

情感分析

[总体情感倾向为积极，大家主要是在分享和探讨技术相关的话题，分歧点较少。可能是因为参与讨论的人都对相关技术感兴趣，所以更倾向于分享自己的想法和经验，而不是进行争论]

趋势与预测

新兴话题：[Llama3.3在更多场景下的应用探索，以及如何更好地结合Selenium等工具]
潜在影响：[可能会推动相关技术在数据获取、网络操作等方面的发展，也可能会启发更多关于LLM框架构建和应用的思考]

详细内容：

标题：关于利用 Llama3.3 驱动的 AI 代理的热门讨论

近日，Reddit 上出现了一个有关利用 Llama3.3 驱动的 AI 代理的帖子，引起了众多用户的关注和热烈讨论。该帖子包含一个视频链接：https://v.redd.it/02xpvtupiz8e1/DASH_1080.mp4?source=fallback ，截至目前已获得了相当数量的点赞和众多评论。

此次讨论的核心问题主要围绕着这个 AI 代理的技术实现、功能特点以及应用前景展开。

在讨论中，有人认为 Selenium 可以与 LLM 以类似的方式集成。有人分享自己已经在这样做，并且强调了通过 API 调用从网络任何角落获取数据的吸引力，还提到很快会推出测试版。有人提出了复杂的工作流程，包括使用多种模型和技术来实现视觉导航和计算机自主操作。还有人询问框架及实时性等问题，并分享了自己的相关工作和内部运作方式。

有人质疑为何不直接使用搜索引擎输出的 json 数据而非浏览谷歌，有人则表示想要模拟真实用户在浏览器中完成多种任务。对于如何获取 LLM 想要执行点击动作的屏幕坐标等技术细节，也有众多探讨。

讨论中的共识在于大家都对这种技术创新表现出浓厚兴趣，认为其具有潜在的应用价值。特别有见地的观点如复杂工作流程的提出，丰富了讨论的深度和广度。

总的来说，这次关于 Llama3.3 驱动的 AI 代理的讨论展现了技术爱好者们对前沿科技的积极探索和深入思考。未来，我们期待看到这一领域更多的创新和发展。

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金句与有趣评论#

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