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autoMate
🤖 AIで動くローカル自動化ツール | コンピューターに自ら仕事をさせる
"面倒な作業を自動化し、時間を生活に戻す"
https://github.com/user-attachments/assets/bf27f8bd-136b-402e-bc7d-994b99bcc368
特別声明：autoMateプロジェクトはまだ非常に初期段階にあり、現在は主に学習目的で使用されています。私たちは常にブレークスルーを求め、最新技術を取り入れています！質問がある場合は、WeChat友達追加してグループチャットに参加することもできます。
💫 コンピューターとの関係を再定義する
従来のRPAツールの複雑さとは異なり、autoMateは大規模言語モデルの能力を活用し、自然言語でタスクを記述するだけで、AIが複雑な自動化プロセスを完了できます。繰り返し作業に別れを告げ、真に価値を生み出すことに集中しましょう！
自動化であなたの生活にさらなる可能性を創造しましょう。
💡 プロジェクト概要
autoMateは革新的なAI+RPA自動化ツールで、OmniParserをベースに構築されています。次のことが可能です：
- 📊 あなたのニーズを理解し、タスクを自動的に計画
- 🔍 画面の内容をインテリジェントに理解し、人間の視覚と操作をシミュレート
- 🧠 自律的に判断し、タスクの要件に基づいて行動
- 💻 ローカルデプロイメントをサポートし、データのセキュリティとプライバシーを保護
✨ 特徴
- 🔮 コードレス自動化 - プログラミング知識なしで自然言語でタスクを記述
- 🖥️ 全画面操作 - 特定のソフトウェアに限定されず、あらゆる視覚的インターフェースの操作をサポート
- 🚅 簡単インストール - 日本語環境をサポート、ワンクリックデプロイ
🚀 クイックスタート
📥 直接使用
GitHubのリリースから実行可能ファイルを直接ダウンロードして使用できます。
📦 インストール
miniCondaを先にインストールし、minicondaで依存関係をインストールすることを強くお勧めします。インターネット上に多くのチュートリアルがあり、分からない場合はAIに質問できます。以下のコマンドで環境をインストールしてください：
# プロジェクトをクローン
git clone https://github.com/yuruotong1/autoMate.git
cd autoMate
# python3.12環境を作成
conda create -n "automate" python==3.12
# 環境をアクティベート
conda activate automate
# 関連する依存関係をインストール
python install.py
アプリケーションの起動
python main.py
ブラウザでhttp://localhost:7888/を開き、APIキーと基本設定を構成します。
🔔 ご注意
現在テスト済みでサポートされているモデルは以下の通りです：
PS：以下はテスト済みの大規模言語モデルプロバイダーです。これらのプロバイダーと当社には利益関係がないため、アフターサービス、機能保証、安定性維持などは約束できません。有料サービスを利用する場合は十分ご検討ください。
| ベンダー | モデル |
|---|---|
| yeka | gpt-4o,o1 |
| openai | gpt-4o,gpt-4o-2024-08-06,gpt-4o-2024-11-20,o1,4.gpt-4.5-preview-2025-02-27 |
📝よくある質問
どのモデルをサポートしていますか？
現在はOpenAIシリーズモデルのみをサポートしています。中国国内からOpenAIにアクセスできない場合は、yekaを使用した中継をお勧めします。
なぜ他のモデルをサポートしていないのですか？マルチモーダル+構造化出力機能を使用しており、他のモデルベンダーはこの2つの機能を同時にサポートしていることがまれです。他のモデルに対応するには、基礎部分に大きな変更が必要で、効果も保証できません。しかし、私たちは積極的に解決策を探しており、更新があればすぐに同期します。
実行速度が遅いのはなぜですか？
コンピューターにNVIDIA独立グラフィックカードがない場合、実行は比較的遅くなります。視覚的注釈のためにOCRを高頻度で呼び出すため、大量のGPUリソースを消費します。私たちも積極的に最適化と適応を行っています。4GB以上のビデオメモリを持つNVIDIAグラフィックカードの使用をお勧めします。また、バージョンとtorchバージョンが一致していることを確認してください：
pip listを実行してtorchバージョンを確認します。- 公式サイトからサポートされているcudaバージョンを確認します。
- インストール済みのtorchとtorchvisionをアンインストールします。
- 公式のtorchインストールコマンドをコピーして、自分のcudaバージョンに適したtorchを再インストールします。
例えば、cudaバージョンが12.4の場合、以下のコマンドでtorchをインストールする必要があります：
pip3 uninstall -y torch torchvision
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
🤝 共同構築への参加
すべての優れたオープンソースプロジェクトは集合知の結晶です。autoMateの成長はあなたの参加と貢献なしには達成できません。バグの修正、機能の追加、ドキュメントの改善など、あなたの貢献はすべて、何千何万もの人々が繰り返し作業から解放されるのを助けます。
私たちと一緒に、よりスマートな未来を創造しましょう。