Project Mariner

Project Mariner

Project Mariner是Google DeepMind基于Gemini 2.0模型开发的早期研究原型,旨在探索未来的人机交互方式,特别是在网络浏览器中的应用。这个项目能够理解浏览器屏幕上的信息,包括像素和网页元素,如文本、代码、图像和表单,并利用这些信息完成任务。Project Mariner在技术上实现了通过Chrome扩展程序在浏览器中直接操作,为用户提供了一种全新的代理服务体验。

需求人群:

"Project Mariner的目标受众是技术爱好者和早期采用者,特别是那些对AI代理技术和未来人机交互方式感兴趣的用户。这个项目适合希望在浏览器环境中提高效率、简化复杂任务的用户,同时也适合开发者和研究人员,他们可以基于这个项目进行进一步的研究和开发。"

使用场景示例:

用户在使用Project Mariner时,可以直接通过代理完成网上购物、信息查询等任务,而无需手动操作。

开发者可以利用Project Mariner的API,将其集成到自己的应用中,为用户提供更加智能的网络服务。

研究人员可以通过Project Mariner收集的数据,分析用户行为和偏好,以改进产品设计。

产品特色:

理解网页信息:能够理解浏览器屏幕上的信息,包括文本、代码、图像和表单等元素。

任务执行:使用实验性的Chrome扩展程序,根据用户指令完成浏览器中的任务。

性能评估:在WebVoyager基准测试中,Project Mariner达到了83.5%的完成率,展现了其在实际网络任务中的性能。

安全交互:在执行敏感操作前请求用户最终确认,以防止潜在的欺诈和钓鱼尝试。

持续学习:通过与网络生态系统的互动,不断学习和改进,以提高准确性和效率。

使用教程:

步骤1:安装并设置实验性的Chrome扩展程序,以便与Project Mariner交互。

步骤2:在浏览器中打开需要自动化任务的网页。

步骤3:通过扩展程序向Project Mariner发出指令,让其理解当前页面内容。

步骤4:Project Mariner根据用户的指令,在浏览器中执行相应的任务,如填写表单、搜索信息等。

步骤5:在执行敏感操作前,Project Mariner会请求用户确认,确保操作的安全性。

步骤6:监控Project Mariner的执行过程,确保任务按照预期完成。

步骤7:根据执行结果提供反馈,帮助改进Project Mariner的性能和用户体验。

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