| Card | Table | RUSMARC | |
Погосян, Ваге Артакович. Разработка интеллектуального ассистента для управления операционной системой и приложениями Windows = Development of an Intelligent Assistant for Managing the Windows Operating System and Applications: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.02 «Информационные системы и технологии: web-разработка и технологии интеллектуальных систем» / В. А. Погосян; научный руководитель Г. Б. Барская; Тюменский государственный университет, Школа компьютерных наук. — Тюмень, 2026. — 1 файл (9,1 Мб). — Загл. с титул. экрана. — Доступ по паролю из сети Интернет (чтение). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:https://library.utmn.ru/dl/Module_VKR_Tyumen/ShKn/2026/vr26-497.pdf>. — Текст: электронныйRecord create date: 8/17/2026 Subject: интеллектуальный ассистент; Windows; приложение; естественный язык; голосовые команды; текстовые команды; LLM; автоматизация интерфейса; intelligent assistant; Windows; application; natural language; voice commands; text commands; LLM; interface automation Collections: Выпускные квалификационные работы Allowed Actions: –
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Group: Anonymous Network: Internet |
Annotation
Актуальность. Малоопытным пользователям сложно выполнять даже базовые действия в Windows: запускать программы, искать файлы, открывать сайты и управлять медиаконтентом. Существующие ассистенты не дают полноценного локального управления Windows через единое приложение. Цель работы. Разработка интеллектуального ассистента «Компас» для управления Windows, приложениями, файлами, браузером и медиаконтентом через текстовые и голосовые команды. Задачи: анализ аналогов; определение требований; проектирование архитектуры и базы данных; реализация интерфейса, агентного контура, браузерного расширения и инструментов управления Windows; проверка типовых сценариев. Результаты и выводы. Разработано приложение «Компас» с графическим интерфейсом, историей диалогов, хранилищем документов, пользовательскими сценариями и выбором языковой модели. Ассистент выполняет команды на естественном языке и снижает сложность работы с компьютером для малоопытных пользователей.
Relevance. Inexperienced users often find it difficult to perform even basic actions in Windows: launching programs, searching for files, opening websites, and managing media content. Existing assistants do not provide full local Windows control through a single application. Aim of the work. To develop the “Compass” intelligent assistant for managing Windows, applications, files, the browser, and media content through text and voice commands. Objectives: to analyze existing solutions; define requirements; design the architecture and database; implement the interface, agent-based processing loop, browser extension, and Windows management tools; and test typical user scenarios. Results and conclusions. The “Compass” application was developed with a graphical interface, dialog history, document storage, user scenarios, and language model selection. The assistant executes natural language commands and reduces the complexity of working with a computer for inexperienced users.
Document access rights
| Network | User group | Action | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| TumSU | All |
|
||||
| Internet | Readers |
|
||||
|
Internet | Anonymous |
Table of Contents
- ВВЕДЕНИЕ
- ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
- 1.1. Проблема взаимодействия малоопытных пользователей с ПК
- 1.2. Обзор существующих решений и их ограничения
- 1.2.1. Microsoft Copilot
- 1.2.2. Apple Siri и Google Assistant
- 1.2.3. Яндекс Алиса
- 1.2.4. OpenClaw
- 1.3. Сравнительный анализ аналогов
- 1.4. Анализ технологий реализации
- 1.4.1. Обработка естественного языка
- 1.4.2. Распознавание речи и синтез голоса
- 1.4.3. Wake-word детекция
- 1.4.4. Автоматизация интерфейса Windows
- 1.4.5. Управление браузером
- 1.4.6. Распознавание содержимого экрана
- 1.5. Анализ текущего процесса взаимодействия пользователя с ПК
- 1.6. Функциональные требования
- ГЛАВА 2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
- 2.1. Состав и структура информации, обрабатываемой системой
- 2.2. Логическая модель базы данных
- 2.3. Физическая модель базы данных
- 2.4. Форматы обмена данными между компонентами
- 2.4.1. Взаимодействие с языковой моделью
- 2.4.2. Взаимодействие с браузерным расширением
- 2.4.3. Формат ответа ассистента
- 2.5. Организация хранения базы приложений и браузерных закладок
- 2.6. Организация истории действий и механизм отмены
- 2.7. Информационные потоки в агентной архитектуре
- 2.8. Интеграция с протоколом MCP
- 2.9. Организация RAG-системы накопления опыта
- ГЛАВА 3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
- 3.1. Сбор датасета активационного слова через Telegram-бот
- 3.2. Генерация синтетических обучающих данных методом TTS-синтеза
- 3.2.1. Синтез записей
- 3.2.2. Подготовка итогового датасета
- 3.3. Обучение нейросетевой модели детектора активационного слова
- 3.3.1. . Предобработка аудиосигнала
- 3.3.2. Извлечение MFCC-признаков
- 3.3.3. Архитектура и обучение модели
- 3.3.4. Оценка качества модели
- 3.3.5. Инференс и экспорт модели
- 3.4. Реализация интеллектуального ассистента
- 3.4.1. Общая схема агентной архитектуры
- 3.4.2. Основные компоненты
- 3.4.3. Формат обмена данными
- 3.4.4. Поток выполнения запроса
- 3.4.5. Подагенты
- 3.4.6. Слой инструментов
- 3.4.7. Реализация браузерного расширения и инструментов управления
- 3.4.8. Пользовательский интерфейс
- 3.4.9. Память и RAG
- 3.4.10. Реализация голосового режима работы ассистента
- 3.5. Методика и результаты экспериментальной оценки системы
- ГЛАВА 4. РУКОВОДСТВО ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ
- 4.1. Установка приложения
- 4.2. Первый запуск приложения
- 4.3. Основные элементы интерфейса
- 4.4. Выбор и изменение модели
- 4.5. Отправка текстовой команды
- 4.6. Работа с голосовым чатом
- 4.7. Работа с документами в хранилище
- 4.8. Работа со сценариями
- 4.9. Работа с браузером и веб-сервисами
- 4.10. Работа с изображениями и экраном
- 4.11. История диалогов
- 4.12. Завершение работы с приложением
- ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
Usage statistics
|
|
Access count: 0
Last 30 days: 0 Detailed usage statistics |