01 通过终端控制电脑
把这个开源项目装进电脑，你的终端就成了贾维斯。这个 61K Star 的开源项目通过终端来控制电脑。
Open Interpreter 是一个让 AI 大模型在本地运行代码的解释器，支持运行 Python、JavaScript、Shell 等语言，直接运行在你的终端里。
通过和它对话，它可以访问互联网，不仅仅是 Bing 搜索，而是完全自由的联网。
操作你的本地文件，比如批量重命名、转换格式、处理 Excel。还能控制你的电脑，比如打开浏览器、发邮件、甚至调整系统设置。
它还支持接入本地的模型，比如 Ollama、Jan。
例如，输入指令：“把我的系统设为深色模式，然后打开浏览器去查一下明天的天气。”
它会执行 Shell 命令来修改系统设置，并调用浏览器自动化工具 Selenium 或 Playwright 去查询信息。
你还可以把一个 500MB 的 Excel 表格扔给它：“分析这个表格，画出过去一年销售额的趋势图，并保存为 report.png。”
所有操作均在本地完成，无需上传云端，确保数据隐私安全。
- 开源地址：https://github.com/openinterpreter/open-interpreter
02 微软开源：OmniParser
OmniParser 是微软开源的一个专门用于屏幕解析的工具。
今年最新的 V2 版本，在 Hugging Face 榜单上长期占据领先位置，显著提升了 GUI Agent 的能力。
这是一个屏幕解析工具，可以把屏幕截图转化为结构化的数据，这是构建 AI 控制电脑 Agent 的核心组件。许多基于视觉的自动化项目都依赖这类技术来精准定位屏幕元素。
它的工作流程如下：
- Detect：通过训练好的 YOLO 模型，精准框选出屏幕上所有的可交互区域，比如按钮、输入框、图标、侧边栏等。即便图标非常微小，V2 版本也能精准捕捉。
- Caption：利用微软自家的 Florence-2 或 BLIP-2 模型，给每一个框选出来的元素加上功能描述，比如“这是一个搜索图标”、“这是一个设置按钮”。
- Grounding：将这些坐标和描述打包喂给 GPT-4V 或 DeepSeek 等多模态大模型，让模型知道某个按钮的具体坐标（例如 (800, 600)）。
你可以把这个开源项目理解成连接大模型“大脑”和电脑屏幕之间的那副高精度眼镜。
- 开源地址：https://github.com/microsoft/OmniParser
03 自操作计算机框架
这个开源框架，旨在让多模态 AI 模型像人类一样操作计算机。目前已获得超过 1 万的 Star。
模型通过截图的方式视觉识别屏幕内容，直接调用系统的鼠标和键盘接口，使用 pyautogui 库进行交互，而非依赖后台 API。该项目兼容 macOS、Windows 和 Linux 系统。
为了解决大模型看不准或点不准屏幕元素的问题，它引入了以下几种关键模式：
- OCR 模式：生成屏幕上可点击元素的坐标哈希图。当模型决定点击某段文字时，系统能精确映射到具体坐标，显著提高了点击准确率。
- Set-of-Mark (SoM) 提示：在屏幕截图上的 UI 元素打上数字标记，让模型只需输出数字即可定位元素，类似于特斯拉自动驾驶的视觉标注逻辑。
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Voice Mode：支持语音输入指令，增加交互的便捷性。
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开源地址：https://github.com/OthersideAI/self-operating-computer
04 前沿的 GUI 智能体：Agent S
Agent S 是目前比较前沿的开源 GUI 智能体框架。其 S3 模型是首个在 OSWorld 基准测试上超越人类水平的模型，取得了 72.60% 的得分。目前已在 GitHub 上获得 9k 的 Star。
与普通脚本不同，Agent-S 引入了类似人类的认知架构：
- 经验增强的层次化规划：它不是盲目地一步步操作，而是先搜索外部知识（如在线教程）和检索内部记忆，将大任务拆解为子任务。
- Agent-计算机接口：它不直接看原始像素，而是通过一个中间层更精确地感知 GUI 元素，增强了模型对屏幕的理解能力。
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双重记忆机制：叙事记忆存储高层次的任务经验；情景记忆存储具体的步骤操作。它用得越多，越擅长处理复杂任务。
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开源地址：https://github.com/simular-ai/Agent-S
05 微软开源：UFO
UFO 是微软开源的另一个框架，专为 Windows 生态深度定制的原生级智能体系统。它利用微软对自家系统的深入理解，实现了比普通视觉方案更深层的控制。
不同于仅依赖截图和鼠标模拟的视觉方案，UFO 结合了视觉感知与底层系统接口（如 Windows UI Automation, Win32, COM API）。它不仅看屏幕，还能直接读取控件树，准确获取按钮的名称、状态和隐藏属性，点击准确率极高。
此外，它专门针对 Windows 常用软件（如 Office 全家桶、文件资源管理器）进行了优化，能理解应用程序内部的逻辑。
它采用双代理架构（AppAgent 和 OSWorld Agent），深入理解 Windows 应用程序的 UI 结构，能够跨多个应用程序执行复杂请求，比如从 PPT 中提取内容并发邮件。专为 Windows 优化，能够利用 Windows 原生 API 进行更稳定的控制。
- 开源地址：https://github.com/microsoft/UFO
06 AI 玩荒野大镖客
Cradle 是由智源研究院 (BAAI) 团队开发的一个开源项目。
它让 AI 智能体能够像人类一样，仅通过屏幕截图和标准输入/输出接口来操作任何软件和游戏，而不需要依赖后端的 API 或内部代码访问。可以玩《荒野大镖客》、《城市天际线》，也会使用飞书、Chrome、剪映等软件。
它提供了一个标准化的框架，将控制过程分为几个关键模块：
- 感知：提取屏幕中的关键信息，识别 UI 界面、图标、文本或游戏中的 3D 场景。
- 决策与规划：根据当前任务目标和屏幕状态，规划下一步行动。具备自我反思能力，如果操作失败，它会分析原因并修正策略。
- 记忆系统：短期记忆记录最近的操作序列和截图；长期记忆存储成功经验和工具使用手册（通过 RAG 技术），以便在类似场景下快速调用。
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执行：将规划转换为具体的键盘和鼠标指令。
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开源地址：https://github.com/BAAI-Agents/Cradle
07 OS-Copilot
这是一个构建通用操作系统代理的框架，强调 Agent 的自我学习和自我改进能力，能够处理从未见过的应用。
其核心 Agent FRIDAY 能够通过自我改进机制来学习如何操作 Excel、PPT 以及浏览网页。该项目的目标是创建一个无缝集成到操作系统中的个人助理。
- 开源地址：https://github.com/OS-Copilot/OS-Copilot
08 ShowUI
这是一个轻量级的端到端视觉-语言-动作（Vision-Language-Action）模型，专为 GUI 智能体设计。
它旨在解决大模型在处理UI界面时面临的高延迟和高计算成本问题，提供更快速、更精准的屏幕元素定位与操作能力。
该模型小巧高效，适合在本地部署，以实现低延迟的UI自动化控制。
- 开源地址: https://github.com/showlab/ShowUI
09 UI-TARS Desktop
这是字节跳动开源的、基于UI-TARS视觉语言模型的GUI智能体桌面应用。它允许用户通过自然语言直接控制Windows或macOS电脑。
该项目结合了端到端的视觉模型，无需复杂的中间代码解析，能够像人类一样“观看”屏幕并直接操作鼠标和键盘。
其特点是开箱即用，支持远程计算机控制，是目前较新的高性能GUI Agent实现方案。
- 开源地址: https://github.com/bytedance/UI-TARS-desktop
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