Adeptの概要
- 料金
- 有料
- 主な強み
- 実用的なソフトウェア自動化のため兆単位のUI特化トークンで学習されている · マルチモーダルモデルはWeb理解と複雑な計画タスクに優れている · 独自のアクチュエーションレイヤーによりアプリケーション間のシームレスな統合を実現
Adeptについて
Adeptは、独自のエージェント型AIを活用して、Webアプリケーションやソフトウェアプラットフォームにまたがる複雑な業務プロセスを効率化します。Web UI操作と実際のソフトウェア利用パターンに特化した兆単位のトークンに基づいて構築されたAdeptのエージェントは、デジタル環境を正確かつ精密にナビゲート・操作する方法を理解しています。この広範な学習基盤により、ローカライゼーション、Web理解、複数ステップの計画立案を卓越した精度で処理でき、日常的な運用業務における手作業を削減したい組織に適しています。
このプラットフォームは、マルチモーダルAIモデルと独自のドメイン固有言語(DSL)およびカスタムアクチュエーションレイヤーを組み合わせることで、大規模な統合オーバーヘッドなしに多様なアプリケーション間でシームレスにアクションを実行できます。このアーキテクチャアプローチにより、エージェントはソフトウェアインターフェースと自然にやり取りし、高レベルのビジネス目標を具体的かつ反復可能なアクションに変換できます。組織はAdeptを導入することで、データ入力、フォーム入力、アプリケーション操作、クロスプラットフォーム情報転送にわたるワークフローを自動化できます。
Adeptのフィードバックおよびデータ収集メカニズムにより継続的なモデル改善が可能になり、実世界での利用パターンや結果に基づいてエージェントのパフォーマンスを時間の経過とともに向上できます。自動化を静的なソリューションとして扱うのではなく、ユーザーフィードバックがエージェントの挙動を直接形成する反復的な改善サイクルをサポートします。この適応能力により、ワークフロー実行のたびに学習するシステムを通じて、組織は自動化投資からますます大きな価値を引き出すことができます。
機能
- 独自のエージェント学習データ: Web UIと実際のソフトウェア利用に特化した兆単位のトークンを活用し、エージェントが実用的なアプリケーションに十分に習熟していることを保証します。
- マルチモーダルモデル: ローカライゼーション、Web理解、計画立案などの主要なエージェント行動に卓越しており、さまざまなタスクに対応できる汎用性を備えています。
- カスタムアクチュエーションソフトウェア: 独自のDSLとアクチュエーションレイヤーにより、Webサイトやソフトウェアアプリケーション間でシームレスなアクションを実現し、運用効率を高めます。
- フィードバックおよびデータ収集ツール: 直感的なモデル改善を促進する一連のツールを提供し、ユーザーフィードバックとデータに基づく継続的な改善を可能にします。
メリット
デメリット
Adeptの料金プラン
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