从PC到通用，聊聊PC-Agent、Manus、Owl、OpenManus ...

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与手机相比，PC 场景的复杂性体现在两方面：

• PC的图形界面包含了更密集多样的可交互元素，以及不同布局的文本；
• PC常用于生产力场景，涉及更多复杂的App内及跨App工作流。

针对这一问题，来自阿里通义实验室的研究员们提出了面向复杂PC任务的多模态智能体框架 PC-Agent，可以根据用户指令实现对计算机软件（例如Chrome，Word，微信等）的自动控制。其主要包括：

• 设计主动感知模块实现对屏幕内容的精细感知和操作；

• 提出层次化多智能体协作结构；

• 构建了涉及8个常用应用的复杂指令集以更好地评估智能体在复杂任务上的表现。

安装使用

• 下载代码库

git clone https://github.com/X-PLUG/MobileAgent.git

• 进入PC-Agent的文件目录下，安装运行PC-Agent的环境依赖

cd MobileAgent/PC-Agent/

# For MacOS
pip install -r requirements.txt
# For Windows
pip install -r requirements_win.txt

• 运行PC-Agent

python run.py --instruction="Create a new doc on Word, write a brief introduction of Alibaba, and save the document." --api_token='Your GPT-4o API token.'

3月15日上午11点，青稞Talk 第41期，阿里通义实验室高级算法工程师张熙，将直播分享《PC-Agent：面向复杂 PL 任务的多模态智能体框架》。

分享嘉宾

张熙，博士毕业于中科院自动化研究所，目前担任阿里通义实验室高级算法工程师，负责多模态智能体Mobile-Agent等工作。在国际顶级期刊和会议TPAMI/TIP/CVPR/ACM MM/TMM/TCSVT等发表论文，曾获得CCL BEST Demo、China MM BEST Paper、VCIP BEST Student Paper、中科院院长奖等，担任多个顶级会议与期刊Reviewer，并在开源社区Github获得236k star。

主题提纲

PC-Agent：面向复杂 PL 任务的多模态智能体框架

1、PC 场景的复杂性
2、多模态智能体框架 PC-Agent
3、样例展示及应用实践
4、探讨-下：Manus/Owl/OpenManus …

直播时间

3月15日（周六） 11:00 -12:00