开源链接在文末
前言：你还在手动重复劳动吗？
每天打开电脑，我们都在做着重复的事情：刷新网页、填写表单、截图保存、批量处理文件……这些看似简单的工作，一天累积下来就要消耗大量时间。
如果告诉你，现在的AI已经可以"看懂"你的屏幕，按照你的指令自动操作电脑，就像一个看不见的数字员工，你会怎么想？
这不是科幻电影，而是已经落地的现实。今天要分享的这个开源项目，就能让你的电脑真正"活"起来。
一、这个项目到底是啥？
简单说，这是一个多模态AI Agent框架，它可以：
🖥️ 看懂你的屏幕：通过视觉识别，理解界面元素
🤖 自动操作：模拟鼠标点击、键盘输入、滚动页面
🌐 跨平台支持：Windows、macOS、Linux都能用
🧠 自然语言交互：用中文描述任务，它就懂
更厉害的是，它提供了两种使用方式：
桌面应用：安装一个Electron应用，像普通软件一样用
命令行工具：适合开发者深度集成
二、核心功能拆解，看完你就会用
1. 桌面版：小白也能上手
安装步骤（超详细）
Windows用户：
# 前往Releases页面下载最新安装包# 双击安装，一路下一步# 首次运行可能需要给权限，允许就行Mac用户：
# 下载.dmg文件# 拖拽到Applications文件夹# 第一次启动可能需要右键打开（因为来自未知开发者）# 授予屏幕录制和辅助功能权限（系统设置-隐私与安全性）Linux用户：
# 下载AppImage或deb包# chmod +x UI-TARS.AppImage# ./UI-TARS.AppImage实战演示：三个典型场景
场景一：自动订票
打开应用，在输入框输入：
帮我在Priceline上预订9月1日从圣何塞到纽约最早的航班，以及9月6日最晚的返程航班
然后看着它自动打开浏览器，搜索航班，选择时间，填写信息，完成预订。整个过程就像有一个看不见的人在操作一样。
场景二：批量截图整理
把D盘/work/screenshot文件夹下的所有图片，按照日期分类，重命名为日期_原文件名格式，并移动到对应的月份文件夹中
它会自动打开文件管理器，识别文件，创建文件夹，重命名，移动文件。
场景三：网站数据抓取
打开淘宝，搜索"机械键盘"，把前10个商品的标题、价格、销量保存到Excel表格中
自动打开网页，搜索，滚动页面，识别商品信息，记录数据。
2. 命令行版：开发者的利器
如果你是开发者，CLI版本会更灵活。
快速启动
# 使用npx直接运行（无需安装）npx @agent-tars/cli@latest # 或者全局安装npm install @agent-tars/cli@latest -g # 运行并指定模型agent-tars --provider anthropic --model claude-3-7-sonnet-latest --apiKey your-api-key支持的模型提供商
Anthropic: Claude 3.7 Sonnet
火山引擎: 豆包1.5系列
其他: OpenAI、Google等主流模型都能用
高级功能演示
功能一：MCP工具集成
# 配置MCP服务器# 可以连接数据库、API、文件系统等外部工具 # 例如：调用绘图工具agent-tars --config my-config.yaml功能二：浏览器自动化
# 混合模式：结合视觉识别和DOM分析agent-tars --mode hybrid --url https://example.com功能三：批量任务
# 创建任务列表文件 tasks.txtagent-tars --batch tasks.txt3. 核心技术原理（给想深入的人看）
这个项目使用了多项前沿技术：
视觉识别：
基于UI-TARS-1.5多模态模型
能理解界面元素的语义（按钮、输入框、链接等）
支持跨平台界面识别
动作执行：
使用NutJS库模拟鼠标和键盘操作
支持坐标点击、元素定位、文本输入
精确控制操作延迟
事件流架构：
基于事件驱动的执行流程
支持实时状态反馈
可以中途调整任务
MCP协议：
Model Context Protocol集成
标准化工具调用接口
易于扩展自定义工具
三、实际应用场景大盘点
场景1：电商运营
需求：每天需要从多个电商平台抓取竞品价格，制作对比报表。
解决方案：
早上8点自动运行以下任务：
1. 打开京东搜索关键词A，记录前20个商品价格
2. 打开淘宝搜索关键词A，记录前20个商品价格
3. 打开拼多多搜索关键词A，记录前20个商品价格
4. 整理数据到Excel，生成价格走势图
5. 发送到指定邮箱
时间节省：原本需要2小时的工作，现在全自动完成，解放双手。
场景2：客服自动化
需求：客服每天要处理大量重复的查询，比如"怎么退款"、"多久到货"。
解决方案：
配置自动回复规则：
1. 监控客服工单系统
2. 识别常见问题类型
3. 自动匹配标准答案
4. 对于简单问题直接自动回复
5. 复杂问题标注后转人工
效率提升：自动处理70%的重复问题，客服只专注于复杂投诉。
场景3：内容创作
需求：自媒体人每天需要从多个渠道收集素材，整理成文章。
解决方案：
自动化流程：
1. 打开知乎，搜索指定话题，截取高赞回答
2. 打开微博，搜索话题热词，提取热门评论
3. 打开小红书，搜索相关笔记，保存图片
4. 整理所有素材到Notion模板
5. 使用AI工具生成大纲
创作加速：素材收集时间从3小时缩短到30分钟，把时间留给思考和写作。
场景4：财务报销
需求：员工报销需要整理大量发票，录入系统。
解决方案：
自动化处理：
1. 扫描指定文件夹的所有PDF/图片发票
2. 识别发票类型（餐饮、交通、住宿等）
3. 提取关键信息（金额、日期、发票号）
4. 按照财务模板填写Excel
5. 生成报销申请表
准确率提升：AI识别发票准确率高达95%以上，比人工更快更准。
场景5：软件测试
需求：测试工程师需要回归测试大量功能点。
解决方案：
自动化测试脚本：
1. 打开应用，执行登录流程
2. 依次测试A/B/C功能模块
3. 截图记录每个步骤的结果
4. 对比预期结果和实际结果
5. 生成测试报告
测试效率：一套完整的回归测试，从2天缩短到2小时。
四、进阶技巧：让它更聪明
1. 使用预设配置
项目提供了预设配置文件，可以快速切换不同的使用场景：
# developer-preset.yamlmodel: claude-3-7-sonnet-latestvisionMode: high-precisionactionSpeed: normalerrorHandling: retry-3-times2. 自定义动作序列
如果你有特定的工作流，可以编写自定义脚本：
// my-workflow.jsconst agent = new Agent({ provider: 'anthropic', model: 'claude-3-7-sonnet-latest'}); await agent.execute([ { type: 'click', selector: 'button#submit' }, { type: 'type', text: 'Hello World' }, { type: 'screenshot' }]);3. 集成到现有系统
作为开发者，你可以把它集成到你的应用中：
import { GUIAgent } from '@ui-tars/sdk'; const agent = new GUIAgent({ apiKey: 'your-key', modelProvider: 'anthropic'}); const result = await agent.run('帮我预订一张机票');五、常见问题解答
Q: 安全吗？会把我的数据传出去吗？
A: 这个问题问得好。数据是否外传取决于你使用的模型。如果用本地模型（比如通过Ollama部署），数据完全在本地。如果用云端模型（Claude、豆包等），数据会发送到对应的API服务器，所以处理敏感信息时要注意。
Q: 操作失误怎么办？
A: Agent有"撤销"机制，会自动记录操作历史，出现问题可以回滚。也可以设置"人工确认"模式，在执行关键操作前暂停等待你的确认。
Q: 能在服务器上用吗？
A: 可以！它支持无头模式，可以在Linux服务器上运行，通过命令行或API控制。适合批量任务和定时任务。
Q: 学习成本高吗？
A: 完全不高。桌面应用点点就会用，命令行也就是几条命令。复杂功能可以慢慢探索，不影响基础使用。
六、未来展望
这个项目还在快速迭代中，从更新日志看：
2025年11月刚发布了v0.3.0版本
支持多种工具的流式调用
新增Runtime Setting和耗时统计
Event Stream协议不断完善
未来的方向包括：
更强的多模态理解能力
更低的资源占用
更丰富的Operator类型
更好的跨平台兼容性
结语：AI Agent时代已经来了
从2022年ChatGPT横空出世，到现在的AI Agent可以真正"干活"，AI正在从聊天工具变成生产力工具。
这个开源项目给了我们一个窗口，让我们看到未来的工作方式：人与AI协作，AI负责重复性工作，人类负责创造性思考。
与其担心被AI替代，不如学会使用AI工具，让它成为你的得力助手。
开源地址：
https://github.com/bytedance/UI-TARS-desktop
