What is Agent S?
与计算机应用程序交互通常需要浏览复杂的图形用户界面 (GUI)。传统上，自动化这些交互依赖于不稳定的脚本或有限的 API。Agent S 提供了一种不同的方法。它是由 Simular AI 构建的开源框架，旨在使智能代理能够像人一样使用视觉和经验来操作计算机的 GUI。通过利用多模态 AI 模型并从过去的行动中学习，Agent S 可以直接通过视觉界面自主处理复杂的任务——从浏览网页和管理文件到跨不同平台操作特定软件。
主要特点
💻 自主操作 GUI：Agent S 直接与屏幕上的视觉元素交互，模拟鼠标移动、点击和键盘输入，以导航和控制应用程序，而无需完全依赖底层代码或 API。
🧠 从经验中学习：该框架包含一个随时间增长的知识库。它从成功（和不成功）的任务执行中学习，以提高其未来操作的策略和效率。此知识库可下载，并且特定于您的操作系统。
👁️ 多模态理解：Agent S 处理来自屏幕截图的视觉信息，并结合可访问性数据（如果可用），以准确识别和与 UI 元素交互。它使用强大的 grounding 模型，如 UI-TARS、Claude 3 或 GPT-4o，来进行这种视觉理解。
🚀 基准测试验证的性能：Agent S2 在 OSWorld、WindowsAgentArena 和 AndroidWorld 等基准测试中，与之前的最先进方法相比，展现出显著的改进，展示了其主要使用视觉输入完成复杂任务的有效性。
🧩 任务分解与规划：给 Agent S 一个高层次的目标（例如，“查找最新报告并通过电子邮件将其发送给 John”），它可以将任务分解为更小的、可执行的步骤，涉及多个应用程序和操作。
🌐 集成网络知识：通过与 Perplexica 的可选集成，Agent S 可以执行网络搜索以收集完成任务所需的必要信息或上下文，使其更具资源和能够处理基于知识的任务。
🔧 开源且可扩展：作为一个开放框架（Apache 2.0 许可证）构建，您可以完全访问源代码。这允许深度自定义、集成到更大的系统中以及回馈社区的贡献。您可以检查、修改和扩展其功能。
🖥️ 跨平台支持：Agent S 旨在在 macOS、Windows 和 Linux 环境中运行，为开发和部署提供灵活性。（注意：Linux 用户应注意 conda 环境和 pyatspi 之间可能存在的冲突）。
用例
如何利用 Agent S？以下是一些场景：
自动化 UI 测试：您可以指示 Agent S 在您的应用程序中执行复杂的用户旅程，而不是编写脆弱的 UI 脚本。让它负责导航菜单、填写跨不同模块的表单、与动态元素交互以及根据视觉反馈验证结果，所有这些都在受支持的操作系统上进行。
跨应用程序工作流自动化：想象一下，需要使用来自专有桌面应用程序的数据、来自电子表格的数字以及来自网站的最新统计信息来编译报告。可以指示 Agent S 打开每个应用程序，导航到正确的视图，以可视方式提取必要的信息，将其整合到文档中，甚至起草一封带有报告附件的电子邮件。
Agentic AI 研究平台：使用 Agent S 作为试验自主系统的强大基础。研究人员可以集成新的感知模块，测试用于规划和推理的不同大型语言模型，基于其经验框架开发新的学习算法，或在受控环境中针对实际计算机交互任务对代理性能进行基准测试。
结论
Agent S 代表了创建能够以更像人类、更直观的方式与计算机交互的 AI 代理的重要一步。其开源性质，加上强大的基准性能、基于经验的学习和多模态理解，提供了一个强大而灵活的框架。无论您是希望自动化基于 GUI 的复杂工作流程、构建更强大的 UI 测试系统，还是突破代理 AI 研究的界限，Agent S 都能提供实现目标所需的工具和基础。
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Agent S was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-06.
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