NetGent: Agentenbasierte Automatisierung von Netzwerk‑Anwendungsabläufen
NetGent ist ein neues KI‑Agenten‑Framework, das komplexe Anwendungsabläufe automatisiert und damit realistische Netzwerkverkehrsdaten erzeugt. Durch die Kombination von natürlicher Sprache und kompiliertem Code bietet e…
- NetGent ist ein neues KI‑Agenten‑Framework, das komplexe Anwendungsabläufe automatisiert und damit realistische Netzwerkverkehrsdaten erzeugt.
- Durch die Kombination von natürlicher Sprache und kompiliertem Code bietet es eine robuste Basis für die Datensammlung, die für maschinelles Lernen im Netzwerkbereich un…
- Traditionelle Browser‑Automatisierungstools sind oft fehleranfällig und kostenintensiv.
NetGent ist ein neues KI‑Agenten‑Framework, das komplexe Anwendungsabläufe automatisiert und damit realistische Netzwerkverkehrsdaten erzeugt. Durch die Kombination von natürlicher Sprache und kompiliertem Code bietet es eine robuste Basis für die Datensammlung, die für maschinelles Lernen im Netzwerkbereich unerlässlich ist.
Traditionelle Browser‑Automatisierungstools sind oft fehleranfällig und kostenintensiv. NetGent löst dieses Problem, indem Anwender Workflows als sprachbasierte Regeln definieren können. Diese Regeln werden in nichtdeterministische endliche Automaten (NFAs) übersetzt, die anschließend von einem Zustands‑Synthese‑Modul in wiederverwendbaren, ausführbaren Code umgewandelt werden.
Durch deterministische Wiedergabe, Caching von Zuständen und schnelle Anpassung an sich ändernde Benutzeroberflächen reduziert NetGent die Anzahl der LLM‑Aufrufe erheblich. In Experimenten wurden mehr als 50 Workflows aus Bereichen wie Video‑On‑Demand, Live‑Streaming, Videokonferenzen, sozialen Medien und Web‑Scraping automatisiert. Die erzeugten Traffic‑Spuren sind dabei realistisch und bleiben auch bei UI‑Variabilität stabil.
NetGent vereint die Flexibilität sprachbasierter Agenten mit der Zuverlässigkeit kompilierten Codes. Damit liefert es eine skalierbare Lösung, um vielfältige, wiederholbare Datensätze zu generieren und die Entwicklung von ML‑Modellen für Netzwerke voranzutreiben.
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