053_beta_anthropic_computer_use_example - IUGO-Studio/tech-ia GitHub Wiki

Resumen general:

El video explica el uso de computadoras por parte de modelos de lenguaje de Anthropic, específicamente una versión fine-tuned de Claude que puede interactuar con un entorno de escritorio (hacer clic, mover el mouse, escribir) a través de un sistema basado en agentes. Se muestra cómo configurar y ejecutar una demostración de esta funcionalidad utilizando un repositorio de GitHub de Anthropic (anthropic/anthropic-quickstarts/computer-use-demo). La demostración utiliza Docker para crear un entorno virtualizado con un sistema operativo Linux, donde Claude puede interactuar con aplicaciones como LibreOffice y Firefox.

Conceptos clave:

• Computer Use (Uso de computadoras): La capacidad de un modelo de lenguaje para interactuar con una interfaz gráfica de usuario (GUI) de un sistema operativo, como si fuera un usuario humano.
• Fine-tuned (Ajuste fino): Un modelo de lenguaje que ha sido entrenado en un conjunto de datos específico para mejorar su rendimiento en una tarea particular.
• Agente (Agent): Un sistema que puede percibir su entorno, razonar, tomar decisiones y actuar para lograr objetivos.
• Docker: Una plataforma para crear, ejecutar y distribuir aplicaciones en contenedores.
• Contenedor (Container): Un paquete de software que incluye todo lo necesario para ejecutar una aplicación (código, bibliotecas, dependencias, etc.) de forma aislada del sistema operativo anfitrión.
• Interfaz gráfica de usuario (GUI): La interfaz visual de un sistema operativo que permite a los usuarios interactuar con él mediante elementos gráficos como ventanas, botones, iconos, etc.
• Web scraping: Extraer datos de páginas web.
• REST API: Interfaz de programación que permite la comunicación entre aplicaciones.
• Prompt Engineering: El arte de crear prompts.
• LLM: Modelo de lenguaje extenso.
• Anthropic: La compañía creadora de Claude.

Ejemplos prácticos:

1. Configuración del entorno:

   • Se clona el repositorio de GitHub anthropic/anthropic-quickstarts.
   • Se navega al directorio computer-use-demo.
   • Se crea un archivo .env con la clave de API de Anthropic.
   • Se utiliza Docker para construir y ejecutar la imagen del contenedor.

2. Interacción con el entorno de escritorio:

   • Se accede a la interfaz de demostración en localhost:8080.
   • Se envían comandos en lenguaje natural (ej: "open Office").
   • El agente de Claude interpreta los comandos, toma capturas de pantalla del entorno de escritorio, decide qué acciones realizar (mover el mouse, hacer clic, escribir) y las ejecuta.
   • Se muestra cómo Claude puede abrir LibreOffice, hacer clic en botones, abrir Firefox, ir a Google y buscar "gatos".

Consejos y buenas prácticas:

• Utiliza Docker para facilitar la configuración: La demostración utiliza Docker para simplificar la configuración del entorno y las dependencias.
• Ten en cuenta que la funcionalidad está en fase beta: Puede haber errores y cambios.
• Experimenta con diferentes comandos: Prueba diferentes comandos en lenguaje natural para ver cómo Claude interactúa con el entorno de escritorio.
• Considera las implicaciones de seguridad: El uso de computadoras por parte de LLMs plantea importantes cuestiones de seguridad que deben abordarse cuidadosamente.
• Código abierto: Se menciona que el código se encuentra en GitHub.
• Documentación de Anthropic: Se menciona la documentación oficial de Anthropic.

Dudas o preguntas:

• ¿Cómo se puede adaptar esta técnica para interactuar con otros sistemas operativos o entornos de escritorio, además de Linux? Investigación: Se necesitarían adaptaciones en el código y en la configuración del entorno virtualizado. Anthropic podría proporcionar soporte para otros sistemas operativos en el futuro.

• ¿Qué otros tipos de acciones puede realizar Claude en el entorno de escritorio, además de las demostradas en el video? Investigación: En teoría, Claude podría realizar cualquier acción que un usuario humano pueda realizar, siempre que se le proporcionen las herramientas y el entrenamiento adecuados.

• ¿Cómo se puede mejorar la precisión y la fiabilidad de las acciones de Claude en el entorno de escritorio? Investigación: Se podrían utilizar técnicas como el aprendizaje por refuerzo, la retroalimentación humana, o la incorporación de más información contextual (ej: mapas del sitio web, descripciones de los elementos de la interfaz).

• ¿Cuáles son las limitaciones de esta técnica en términos de velocidad y escalabilidad? Investigación: La interacción con un entorno de escritorio en tiempo real puede ser computacionalmente intensiva y tener limitaciones en términos de velocidad y escalabilidad. Se necesitarían optimizaciones para su uso en aplicaciones de producción a gran escala.

• ¿Cómo funciona internamente el sistema que permite al LLM interactuar con la interfaz gráfica? Investigación:

  El sistema de Anthropic, tal como se describe en el video y se puede inferir del código, funciona a grandes rasgos de la siguiente manera:

  1. Captura de pantalla: El sistema toma capturas de pantalla del entorno de escritorio virtualizado (la máquina virtual Linux que se ejecuta dentro de Docker). Estas capturas son imágenes.
  2. Modelo de lenguaje con capacidades visuales: Estas imágenes se envían a una versión especial de Claude (un modelo multimodal) que ha sido entrenado para:
     • "Ver" la imagen (entender qué elementos hay en la pantalla: ventanas, botones, texto, etc.).
     • "Razonar" sobre la imagen y el comando dado en lenguaje natural.
     • "Decidir" qué acción tomar (mover el mouse, hacer clic, escribir).
  3. Acciones: Las acciones que Claude puede tomar se definen como herramientas (tools, similares a las functions de OpenAI). Estas herramientas podrían incluir:
     • mouse_move(x, y): Mover el mouse a las coordenadas (x, y).
     • mouse_click(button): Hacer clic con un botón específico del mouse (izquierdo, derecho, central).
     • keyboard_type(text): Escribir texto.
     • keyboard_press(key): Presionar una tecla especial (Enter, Esc, etc.).
  4. Ejecución de la acción: El sistema traduce la acción decidida por Claude en un comando que se ejecuta dentro del entorno virtualizado. Por ejemplo, si Claude decide mouse_move(100, 200), el sistema moverá el cursor del mouse a esas coordenadas en la máquina virtual.
  5. Ciclo de retroalimentación: El proceso se repite: se toma una nueva captura de pantalla, se envía a Claude, este decide la siguiente acción, y así sucesivamente. Esto crea un ciclo de retroalimentación que permite a Claude interactuar con el entorno de forma dinámica.
  6. Streamlit App: Aplicación que permite controlar el agente.

  Es importante destacar que este es un sistema complejo y experimental. El video muestra una demostración, no una solución lista para producción.