你是否想象过，只需一句“帮我查旧金山的天气”，电脑就能自动打开浏览器搜索并展示结果？或是输入“发一条推特说‘你好世界’”，AI便替你完成所有点击和输入操作？字节跳动最新开源的 UI-TARS Desktop 让这一切成为现实！这款基于视觉语言模型的AI智能体，正在重新定义人机交互的边界。让我们看看它都有什么功能：

一、UI-TARS Desktop：你的AI电脑管家  

核心功能速览 

1. 自然语言操控  

无需学习复杂指令，直接通过中文或英文描述任务目标。例如：“整理桌面文件并按日期归档”“在PPT第三页插入柱状图”，AI会自动解析指令并精准执行。  

实测案例：用户输入“分析特斯拉未来股价”，系统自动调用浏览器、筛选数据并生成可视化图表

2. 跨平台视觉交互  

通过截图实时感知屏幕内容，结合视觉识别技术定位界面元素（如按钮、输入框），支持Windows和MacOS系统。即使面对动态变化的网页或软件界面，也能准确点击、拖拽、输入文字。  

3. 多工具协同工作流  

集成浏览器、命令行、文件系统等工具，可串联复杂任务。例如规划旅行时，AI会依次完成机票比价、酒店筛选、行程导出Markdown等步骤，全程无需人工干预。  

4. 实时反馈与纠错  

执行过程中展示操作轨迹和状态跟踪，若遇到异常（如页面加载失败），AI会自主调整策略或请求用户协助。

官网给出了多个演示案例：

二、技术突破：为什么它比传统自动化更强？  

1. 多模态感知架构  

UI-TARS采用“数字视网膜”系统，通过改进型YOLO模型实现亚像素级元素识别，结合多模态Transformer模型打通视觉信号与语言指令的语义关联，摆脱传统自动化工具对API接口的依赖。  

2. 系统化推理能力  

引入“System 2”深度推理机制，支持任务分解、反思修正和长期记忆。例如处理“修改PPT配色”任务时，AI会先分析当前幻灯片风格，再调整色系并确保全局一致性。  

3. 动态环境适应性  

通过在线轨迹学习（Online Traces Bootstrapping）和反思微调（Reflective Fine-tuning），AI能从错误中快速迭代，应对未预见的界面变化，在OSWorld基准测试中任务成功率超24.6%，远超Claude等通用模型。

三、手把手教你10分钟体验AI管家  

1. 下载与安装  

MacOS：  

从GitHub下载应用拖入“应用程序”文件夹，终端输入权限修复命令：  

sudo xattr -dr com.apple.quarantine /Applications/UI\ TARS.app
AI写代码

在系统设置中开启“辅助功能”和“屏幕录制”权限。  

Windows：  

推荐通过vLLM本地部署，安装依赖后启动OpenAI兼容API服务：

pip install vllm==0.6.6  python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <模型路径>
AI写代码

2. 模型选择  

提供2B、7B、72B三种模型，普通用户建议选择7B-DPO版，需至少配备A10显卡。 

3. 实战示例  

输入指令“搜索今日天气”，AI将自动完成以下操作：  

- 打开默认浏览器 → 定位搜索栏 → 输入关键词 → 点击“搜索” → 高亮显示结果。

四、应用场景：从办公到生活的效率革命  

- 办公自动化：批量处理Excel、生成会议纪要、邮件分类。  

- 开发辅助：通过命令行调试代码、部署服务器、管理数据库。  

- 生活助手：网购比价、旅行规划、社交媒体运营。  

五、项目地址  

项目下载地址：  

https://github.com/bytedance/UI-TARS-desktop/releases

进阶开发：  

支持与Midscene.js集成实现浏览器自动化，或调用API扩展自定义功能。  

UI-TARS Desktop不仅是自动化工具，更是迈向“具身智能”的关键一步。它让机器首次以人类视角理解数字世界，预示着人机协同的新纪元。正如开发者所言：“当AI学会用我们的方式观察屏幕时，效率革命的边界将被彻底打破。”  

 如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

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