它能够查看你的简历，通过网络为你精准匹配合适的工作机会，并且还能代你撰写工作申请。

瞧瞧，它工作起来是不是很酷？它就像是在为你效力的得力助手。

这不禁让人联想到那句歌词：“这像极了爱情，如果下次遇见你，希望是在面试里。”不过，我可没唱出来，只是在心里默默哼着这首流行的歌曲呢。

那么它是如何实现的呢？主要包含三大核心能力：

• 知识库：任选一个大模型，有自己的知识体系，还可以实时获取信息。
• 工具：能访问招聘网站。比如 Github 上的 Browser Use 项目，可以让 Agent 学会使用浏览器。
• 工作流：给 Agent 制定一套流程，按需。

比如：读取我们的简历 -> 在招聘网站上搜索相关的工作（可以滚动页面、翻页） -> 给工作的匹配度打分，挑出合适的工作机会 -> 提交应聘申请，还可以加一条，中间遇到了任何问题，请向我询问，这样就闭环了。

Github：https://github.com/browser-use/browser-use

以下是演示demo，仅供参考：

提示：在 Google 文档中给我爸写一封信，感谢他所做的一切，并将文档另存为 PDF。

提示：阅读我的简历并找到 ML 职位，将它们保存到文件中，然后开始在新选项卡中申请它们，如果您需要帮助，请询问我。

视频演示：https://mpvideo.qpic.cn/0b2e4maa2aaa7yapgfd77btvby6dbxrqadia.f10002.mp4?

提示：在机票网站上查找 2024 年 12 月 25 日至 2025 年 2 月 2 日从 苏黎世 飞往 北京 的航班。

With pip:

代码语言：javascript

pip install browser-use

(optional) install playwright:

代码语言：javascript

playwright install

Spin up your agent:

代码语言：javascript

from langchain_openai import ChatOpenAI
from browser_use import Agent
import asyncio

async def main():
    agent = Agent(
        task="Find a one-way flight from Bali to Oman on 12 January 2025 on Google Flights. Return me the cheapest option.",
        llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
    )
    result = await agent.run()
    print(result)

asyncio.run(main())

And don’t forget to add your API keys to your .env file.

代码语言：javascript

OPENAI_API_KEY=

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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