微软开源了一个：基于纯视觉的界面Agent

基于纯视觉的 GUI 代理

很好玩，当你上传一张电脑桌面截图，或者手机截图，可以分析出这个界面所有的元素的位置。

这个在自动化定位中很有帮助，比如你想让你的代理 Agent打开 QQ

就可以用这个 开源软件， 先定位 QQ的位置，然后去让鼠标点击即可。

论文《OmniParser for Pure Vision Based GUI Agent》主要探讨了如何通过OmniParser方法，让计算机更好地理解和操作用户界面，就像人类一样。以下是该论文的详细解析：

摘要

论文指出，大型视觉语言模型（如GPT-4V）在处理用户界面时展现出了很大的潜力。然而，这些模型在不同操作系统和应用程序上的表现可能没有预期的好，因为它们缺乏一种强大的屏幕解析技术。该技术需要能够可靠地识别用户界面上可以点击的图标，理解截图中各种元素的意义，并准确地将用户的意图与界面上的相应区域联系起来。为了解决这个问题，研究者们提出了OmniParser方法，这是一种将用户界面截图解析为结构化元素的综合方法，显著增强了GPT-4V生成准确对应界面上区域的动作的能力。

方法

OmniParser方法的核心在于两个互补的模型：

1. 检测模型：该模型在可交互图标数据集上进行了微调，能够可靠地识别屏幕截图中的可操作区域。

2. 描述模型：该模型在图标描述数据集上完成了训练，用于提取检测到的元素的功能语义，为预期操作生成准确符合上下文的描述。

数据集

为了训练这些模型，研究者们创建了两个数据集：

1. 可交互图标检测数据集：该数据集收集整理自常见的网页，其中可点击和可操作的区域都做了标注。

2. 图标描述数据集：旨在将每个UI元素与其相应的功能关联起来，这对于训练模型以理解检测到的元素的语义至关重要。

实验与结果

研究者们通过多个基准测试评估了OmniParser的性能，包括ScreenSpot、Mind2Web和AITW基准测试。实验结果表明，OmniParser显著提高了GPT-4V在这些基准测试中的表现。特别是在Mind2Web和AITW基准测试中，仅使用截图输入的OmniParser的表现甚至超过了需要额外信息的GPT-4V基线模型。

讨论与结论

论文指出，OmniParser的主要贡献在于它让计算机能够更准确地理解用户界面，并能够更准确地执行用户意图。这种技术有望使计算机更智能地帮助我们操作各种应用程序。研究者们希望OmniParser能作为一种通用且易于使用的工具，在PC和移动平台上解析用户的屏幕，而无需依赖HTML和Android中的视图层次结构等额外信息。

实际应用

OmniParser的应用前景广泛。例如，它可以与GPT-4V等模型结合，创建能够理解并控制计算机的智能体。这些智能体可以执行复杂的任务，如自动填写表单、搜索特定信息或执行特定的应用程序操作等。

总结

《OmniParser for Pure Vision Based GUI Agent》论文提出了一种创新的屏幕解析方法，通过解析用户界面截图中的结构化元素，显著增强了大型视觉语言模型在处理用户界面任务时的性能。该方法具有广泛的应用前景，有望为计算机自动化和智能化领域带来重要的进展。

如何学习大模型 AI ？

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该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
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• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
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• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
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• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
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• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

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