4GB Galaxy A04e에서 구동된 GLM-Edge-1.5B-Chat이 실제 Amazon 장바구니 작업을 완료하다

어제 TechCrunch는 AI 에이전트가 직면하는 커지는 문제에 대한 기사를 게재했습니다. 바로 웹사이트들이 이들을 차단하기 시작했다는 것입니다. Meta의 Muse를 Amazon이 차단한 것이 명백한 예시입니다. 거의 같은 시기에, 4GB Galaxy A04e에서 로컬로 구동된 GLM-Edge-1.5B-Chat이 실제 Amazon 장바구니 작업을 완료했습니다. 이는 이 서브레딧에 이전에 게시되었던 소형 모델/브라우저 실험을 이어가는 것입니다. 이전 테스트로는 2017년 Galaxy Note 8에서 로컬로 구동된 Qwen3-0.6B, 그리고 실제 브라우저 세션에서 Galaxy S21의 Ministral 3 3B가 있었습니다. 이러한 실험들은 구조화된 브라우저 인식 계층인 E2LLM/SiFR의 지속적인 개발의 일부입니다. 이번에는 다음과 같습니다: 모델: GLM-Edge-1.5B-Chat 양자화(Quantization): Q4_K_M GGUF 출처(Source): 공식 Z ai Hugging Face 릴리스 미세 조정(Fine-tuning): 없음 작업별 학습(Task-specific training): 없음 실행 환경(Runtime): llama.cpp 휴대폰: Samsung Galaxy A04e, SM-A042F/DS, 4GB RAM 게시된 모델은 그대로 사용되었습니다. 브라우저는 Amazon의 일반 데스크톱 Firefox 세션이었습니다. 작업은 간단했습니다: AA 알칼리 배터리 24개입 팩 찾기, 노란 고무 오리 찾기, 둘 다 장바구니에 담고 결제 직전에 멈추기 결과: 장바구니 0, 배터리, 장바구니 1, 고무 오리, 장바구니 2 같은 설정이 A04e에서 두 번 실행되었습니다. 두 번의 실행 모두 성공적으로 완료했습니다. A04e에서의 전체 실행 시간은 약 8.5분이었습니다. Galaxy S21에서의 동일한 워크플로우는 약 3분이 걸렸습니다. 흥미로운 부분은 아키텍처입니다. 이 모델은 Amazon에 에이전트로 도착하는 별도의 브라우저 서비스가 아닙니다. 이는 로컬에서 실행되며 기존 사용자 브라우저 세션을 통해 인식하고 행동합니다. 또한 스크린샷이나 원시 HTML을 받지도 않습니다. 대신 압축된 구조화된 브라우저 인식 계층을 받아 각 단계에 필요한 작은 결정을 내립니다. 이것은 접근 문제를

브라우저는 사용자의 공간으로 남아 있으며, 모델은 별도의 자율 브라우저 에이전트로 사용자를 대체하기보다는 사용자 옆에서 함께 작동합니다. 제출자: /u/Mean-Standard7390 [링크] [댓글]