What is Agent S?
與電腦應用程式互動時，往往需要操作複雜的圖形使用者介面 (GUI)。傳統上，將這些互動自動化依賴不穩定的腳本或有限的 API。Agent S 提供了一種不同的方法。它是由 Simular AI 建立的一個開源框架，旨在使智慧型代理程式能夠像人一樣，使用視覺和經驗來操作您電腦的 GUI。透過利用多模態 AI 模型並從過去的動作中學習，Agent S 可以自主地直接透過視覺介面處理複雜的任務，從瀏覽網頁和管理檔案到在不同平台上操作特定的軟體。
主要功能
💻 自主操作 GUI： Agent S 直接與螢幕上的視覺元素互動，模擬滑鼠移動、點擊和鍵盤輸入，以導航和控制應用程式，而無需完全依賴底層程式碼或 API。
🧠 從經驗中學習： 該框架整合了一個隨著時間推移而成長的知識庫。它從成功（和不成功）的任務執行中學習，以提高其策略和未來操作的效率。此知識庫可供下載，並且專屬於您的作業系統。
👁️ 多模態理解： Agent S 處理來自螢幕截圖的視覺資訊，並結合輔助工具資料（如果可用），以準確地識別 UI 元素並與之互動。它使用強大的基礎模型，如 UI-TARS、Claude 3 或 GPT-4o，來進行這種視覺理解。
🚀 基準驗證的效能： Agent S2 在 OSWorld、WindowsAgentArena 和 AndroidWorld 等基準測試中，展現了相較於先前最先進方法的顯著改進，展示了其主要使用視覺輸入來完成複雜任務的有效性。
🧩 任務分解與規劃： 給 Agent S 一個高階目標（例如，「找到最新的報告並將其電子郵件寄給 John」），它可以將任務分解為更小的、可執行的步驟，涉及多個應用程式和動作。
🌐 整合網路知識： 透過與 Perplexica 的可選整合，Agent S 可以執行網路搜尋以收集必要的資訊或背景知識來完成任務，使其更具資源和能力來處理基於知識的任務。
🔧 開源和可擴展： 作為一個開放框架（Apache 2.0 授權）構建，您可以完全存取原始碼。這允許深入的自訂、整合到更大的系統中，以及回饋社群的貢獻。您可以檢查、修改和擴展其功能。
🖥️ 跨平台支援： Agent S 旨在在 macOS、Windows 和 Linux 環境中運作，為開發和部署提供靈活性。（注意：Linux 使用者應注意 conda 環境和 pyatspi 之間潛在的衝突）。
使用案例
您可以如何利用 Agent S？以下是一些情境：
自動化 UI 測試： 您可以指示 Agent S 在您的應用程式中執行複雜的使用者流程，而無需編寫脆弱的 UI 腳本。指定它導航選單、填寫不同模組中的表單、與動態元素互動，並根據視覺回饋驗證結果，所有這些都在支援的作業系統上進行。
跨應用程式工作流程自動化： 想像一下，需要使用來自專有桌面應用程式的資料、試算表中的數字以及來自網站的最新統計資料來編譯報告。可以指示 Agent S 開啟每個應用程式、導航到正確的視圖、以視覺方式提取必要的資訊、將其整合到文件中，甚至起草一封包含報告附件的電子郵件。
代理式 AI 研究平台： 使用 Agent S 作為實驗自主系統的強大基礎。研究人員可以整合新的感知模組、測試用於規劃和推理的不同大型語言模型、基於其經驗框架開發新的學習演算法，或在受控環境中針對真實世界的電腦互動任務對代理效能進行基準測試。
結論
Agent S 代表了朝著創建能夠以更像人類、更直覺的方式與電腦互動的 AI 代理程式邁出的重要一步。其開源性質，結合強大的基準效能、基於經驗的學習和多模態理解，提供了一個強大而靈活的框架。無論您是希望自動化複雜的基於 GUI 的工作流程、構建更強大的 UI 測試系統，還是推動代理式 AI 研究的界限，Agent S 都能提供實現目標的工具和基礎。
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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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