微软的OmniParser简介

最新推荐文章于 2025-09-05 00:08:29 发布

原创

最新推荐文章于 2025-09-05 00:08:29 发布 · 2.1k 阅读

25 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#java #数据库 #人工智能 #ai #开发语言

介绍

AI 代理可以通过一系列思维过程分解高度模糊的问题，类似于人类的推理，从而处理这些问题。这些代理可以使用各种工具（包括程序、API、网络搜索等）来执行任务并寻找解决方案。

该图说明了组成 AI Agent 的各种组件，包括其网页浏览功能以及导出手机屏幕、桌面视图和网页浏览器的功能。

限制

AI 代理主要依靠基于 API 的方法来访问数据和其他资源。为了使 AI 代理实现更高水平的自主性，引入更多模式至关重要。

最近，人工智能代理在映射、解释和导航图形用户界面 (GUI)（例如浏览器、桌面和手机操作系统）方面取得了重大进展。

这一进步使得 AI 代理在使用 GUI 方面的能力更接近人类。

该领域值得注意的研究包括 LangChain 的工作原型实现，例如 Apple 的 WebVoyager 和 Ferrit-UI。

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omniparse完整安装和部署使用教程

网易搬砖头

11-19

7499

OmniParse是一个将各种非结构化数据转换为结构化、适用于生成式AI（LLM）应用的平台。旨在将各种非结构化数据转换为适用于生成式AI（GenAI）应用的结构化数据。无论是文档、表格、图像、视频、音频文件，还是网页，OmniParse 都能对其进行处理，使其变得干净、结构化，并为诸如 RAG（Retrieval-Augmented Generation）和细调等AI应用做好准备。

微软OmniParser：将大语言模型转化为智能代理，实现自动化GUI操作

这里汇聚了前沿的技术分享与实用的开发技巧，带你探索从创意到企业的技术创业之路。

02-20

336

微软的OmniParser为大语言模型赋予了新的能力，使其不仅能理解文本，还能直接操作电脑的图形界面。这一创新不仅提高了自动化操作的精度和效率，也为未来的AI应用开辟了新的可能性。无论是开发者还是普通用户，都能从中受益，享受更加智能化的生活和工作方式。

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OmniParser V2 安装与使用教程

最新发布

gitblog_00663的博客

09-05

961

你是否还在为界面元素识别耗时过长、准确率低下而烦恼？是否尝试过多种工具却始终无法完美解析复杂的GUI界面？OmniParser V2的出现彻底改变了这一局面。作为一款基于纯视觉的界面解析工具，它能够一键识别各类操作系统和应用程序的界面元素结构，为GUI智能体（Graphical User Interface Agent）提供精准的视觉输入解析支持。本文将带你深入了解OmniParser V2的核心...

【重磅发布】OmniParser V2-开启GUI自动化新时代

YeJuliaLi的博客

02-19

2170

近年来，随着图形用户界面（GUI）自动化技术的不断发展，如何让代理程序具备理解并与用户屏幕高效交互的能力，成为业界亟待解决的难题。传统上，通用大型语言模型（LLM）在充当GUI代理时，常面临两个核心挑战：一是如何可靠地识别界面中可交互的图标；二是如何理解截图中各个元素的语义，并准确地将预期操作与屏幕相应区域关联起来。针对这一痛点，OmniParser通过将UI截图中的像素信息“标记化”为结构化元素...

OmniParser：微软研究院推出的屏幕解析工具，专用于用户界面的屏幕截图数据结构化

寻道AI，探索AI无限可能！

12-03

4015

在当今人工智能飞速发展的时代，如何让AI更好地理解和操作图形用户界面（GUI）成为了研究的热点。前段时间，微软开源的OmniParser为这一领域带来了重大突破，它作为一款纯视觉基础的AI工具，正引领着智能GUI自动化迈向新的台阶.微软开源的 OmniParser 无疑在智能 GUI 自动化领域踏出了坚实且意义深远的一步。通过对其技术原理的深度剖析、主要功能的全面展示、测试表现的有力验证、应用领域的广泛探索以及快速使用的简要介绍，我们清晰地目睹了它在提升人机交互体验方面的巨大潜力。

微软推出 OmniParser：将 UI 截图转换为结构化数据

weixin_51674085的博客

10-25

706

是一款由微软推出的通用屏幕解析工具，它能够将 UI 屏幕截图转换为结构化数据，从而显著提升基于 LLM 的 UI Agent 的性能。这个模型基于 YOLOv8 微调而来，支持提取任意手机、PC、APP 的截图，功能非常强大。有了这个模型，马上就会有一堆 Computer use 的开源替代了。

OmniParser V2 和 OmniTool 让 AI 来控制 Windows 设备

简简单单Onlinezuozuo

02-20

2027

OmniParser V2 和 OmniTool 是由微软开发的一套工具，通过屏幕解析技术让 AI 能够理解和控制 Windows 设备。OmniParser V2 是一款数据解析工具，可以解读屏幕内容，并将内容传递给大模型OmniTool 则是一个运行 Windows Agent 的工具，提供 Windows 界面给 AI 操作。

OmniParser：微软推出的屏幕解析工具，轻松将屏幕截图转换为结构化数据

士多啤梨先生の博客

10-25

2685

OmniParser 是微软研究院推出的屏幕解析工具，能将 UI 截图转换为结构化数据，提升基于大型语言模型的 UI 代理系统性能，广泛应用于自动化测试、虚拟助手等领域。

OmniParser在Windows10上的部署全过程（第一步）

weixin_60433980的博客

12-10

8386

OmniParser在Windows10上的部署全过程

微软OmniParser：一切皆文档，OCR驱动智能操作

OpenCSG的博客

11-13

1460

该模型将文本定位、关键信息提取和表识别等任务整合在一个框架内，利用OCR技术和多模态大模型，提升了对用户界面的理解和操作能力。OmniParser可以作为现成视觉语言模型的插件，能够与最近发布的Phi-3.5-V和Llama-3.2-V模型结合使用，进一步展示了其广泛的兼容性和灵活性。微软推出的OmniParser是一种创新的框架，旨在将手机和电脑屏幕视为文档，通过OCR技术与多模态大模型实现对用户界面的深度理解和操作。OmniParser能够高效识别和提取界面中的文本信息、位置和语义，助力自动化操作。

OmniParser，微软的用于纯视觉 GUI 分析的Agent

ms44的专栏

12-24

1865

OmniParser 是微软最近发布的一个解析界面的库，主要将成果解析后转送给大模型体系进行更多的能力拓展。等于是将传统的UI界面，转换成了LLM大模型语言等Agent系统能直接理解和处理的输入源了。非常有意思。是一种将用户界面截图解析为结构化、易于理解的元素的综合方法，它显著增强了 GPT-4V 生成能够准确地基于界面相应区域的操作的能力。以下来说说我的感受和理解。

屏幕解析工具——OmniParser

立志成为炼丹师？

11-12

4684

OmniParser是微软开源的一种屏幕解析工具，提供了一种将用户界面截图解析为结构化元素的综合方法，通过此方法可以对UI界面进行可交互元素的提取和描述，然后将此结构化信息和任务指令，输入到大模型中，以增强大模型对用户界面的动作预测能力。

OmniParser

whaosoft143ai的博客

04-18

1756

作者进一步探究了OmniParser在层次化文字检测任务[9]上的表现，如图3所示，从左至右分别为单词、文字行和段落级别的检测粒度，可以看到OmniParser可以准确的区分出不同层次的文字粒度信息，这仅需要针对该任务将结构化中心点序列进行相应的改造适配，模型其他部分并不需要过多改动，即可实现对新任务的高效迁移。本文提出了一种面向文字图像的统一解析框架，将OCR多个核心任务进行了形式上的统一，同时展现出对于其他OCR任务如层次化文字检测的泛化能力，对于开发OCR领域的统一大模型又近了一步。whaosoft

微软开源黑科技：OmniParser——让AI像人类一样“看懂”屏幕并操控计算机

BuluAI的博客

04-09

1358

OmniParser是一款基于纯视觉的屏幕解析工具，其核心功能是通过屏幕截图识别用户界面（UI）中的可交互元素（如按钮、输入框、图标等），并生成结构化数据（如JSON格式），进而驱动大语言模型（LLM）像人类一样操控计算机。OmniParser的诞生标志着人机交互迈入了“视觉认知”时代。无论是开发者构建智能助手，还是企业优化自动化流程，这一工具都将成为不可或缺的基石。立即访问GitHub仓库或HuggingFace模型库，开启您的AI Agent开发之旅吧！欢迎留言、一键三连！BuluAI算力。

微软OmniParser开源，屏幕解析力压GPT-4V，带飞电脑控制Agent！

m0_59235699的博客

10-29

2041

自，一时间带来了一股“像人一样操控电脑”的热潮，像智谱也发布一句指令自动操作电脑、手机的。近日开源，专为电脑、手机屏幕UI解析而生，据称其效果在相关屏幕理解评测基准上超过GPT-4V。是一个通用的屏幕解析工具，它将用户界面(UI)的屏幕截图解释/转换为结构化格式，以提高基于现有大型语言模型(LLM)的用户界面代理的性能。训练数据集包括：一个可交互图标检测数据集，该数据集从流行的网页中收集并自动标注，以突出可点击和可操作的区域；一个图标描述数据集，旨在将每个用户界面元素与其相应的功能关联起来。

微软开源神器OmniParser V2.0 介绍

kcarly的专栏

03-14

1587

微软开源的OmniParser V2.0是一款功能强大且应用广泛的AI工具，它通过高效的视觉解析技术和多模型支持，显著提升了AI智能体的操作能力和效率。无论是自动化办公、艺术创作还是软件测试，OmniParser V2.0都展现了其巨大的潜力和价值。同时，开源策略也为开发者提供了更多的可能性，推动了AI技术的创新与发展。提升GUI自动化效率OmniParser V2.0通过将屏幕截图转换为结构化元素，显著提升了大型语言模型（LLM）对图形用户界面（GUI）的解析能力。

CVPR 2024 | OmniParser：统一图文解析模型：文字检测识别、视觉信息抽取和表格识别...

阿木寺的博客

04-18

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点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【Mamba和OCR】微信交流群添加微信：CVer5555，小助手会拉你进群！扫描下方二维码，加入CVer学术星球！可以获得最新顶会/顶刊上的论文idea和CV从入门到精通资料，及最前沿应用！发论文/搞科研/涨薪，强烈推荐！转载自：CSIG文档图像分析与识别专委会本文简要介绍CVPR 2024录用论文“OmniP...

【亲测免费】探索未来数据解析的新维度：OmniParser

gitblog_00025的博客

04-15

3109

是一个由jf-tech团队开发的开源项目，致力于提供一种强大的、灵活的数据解析引擎。无论你的数据来自CSV、JSON、XML还是其他复杂格式，OmniParser都能帮助你快速、准确地提取所需信息，为数据驱动的应用程序和自动化流程提供强大支持。 ## 技术分析 OmniParser 使用了先进的编译器技术和模式匹配算法，使得它能够以高效的性能处理各种结构化数据。以下是其核心特性的技术解读： ...

介绍下微软的omniparser

05-08

<think>嗯，用户想了解微软的OmniParser，我得先理清楚它的功能、用途和技术细节。根据提供的引用，首先需要确认各个引用中的信息。引用[2]提到OmniParser是一个创新框架，将屏幕视为文档，通过OCR和多模态模型实现界面理解和操作。引用[3]提到使用Set-of-Marks方法，不直接预测坐标，而是通过边界框ID来操作。引用[4]涉及本地部署需要的文件，可能和技术实现相关。用户可能想知道OmniParser的主要功能是什么，比如如何处理界面元素，如何结合OCR和AI模型。用途方面，可能包括自动化操作、智能助手等。技术细节部分需要解释其架构，比如多模态模型、Set-of-Marks方法，以及如何集成GPT-4V。需要确保回答结构清晰，分点说明，同时引用正确的来源。要避免技术术语过多，但又要准确。可能需要检查每个引用的内容，确保信息正确对应。比如，引用[1]虽然提到开源，但用户的问题更关注功能和技术，所以重点放在引用[2][3][4]。另外，用户提到“可能不是真正的需求”，所以需要专注于OmniParser本身，而不是其他项目。可能还需要生成相关问题，帮助用户深入理解，比如应用场景或技术挑战。确保每个引用在回答中有对应的标注，如[^2]、[^3]等。需要确认LaTeX格式是否正确，但根据用户的问题，可能数学公式不多，但如果有技术术语需要强调，适当使用$符号。最后，保持回答自然，信息准确可靠。</think>### 微软OmniParser功能、用途与技术细节 #### 一、核心功能 1. **界面智能解析** OmniParser将手机/电脑屏幕视为“动态文档”，通过**OCR技术**实时提取界面中的文本、图标位置、控件类型等信息，结合**多模态大模型（如GPT-4V）**理解语义和操作意图[^2][^3]。 2. **自动化操作支持** 采用**Set-of-Marks方法**，为可交互元素（如按钮、输入框）生成边界框ID，替代直接预测坐标，提高操作精准度[^3]。 3. **跨模态理解** 融合视觉、文本、布局特征，实现类似人类对UI的认知能力，例如区分“搜索栏”与普通文本框的功能差异[^2]。 #### 二、主要用途 1. **智能自动化流程** 支持自动填写表单、跨应用数据流转等场景，例如自动登录系统或批量处理表格数据[^2]。 2. **无障碍辅助工具** 帮助视障用户通过语音指令操作界面元素，如“点击蓝色登录按钮”[^2]。 3. **开发测试辅助** 自动识别UI元素生成测试用例，或验证界面布局是否符合设计规范[^3]。 #### 三、关键技术细节 1. **架构分层** $$ \text{界面截图} \xrightarrow{\text{OCR+图标检测}} \text{结构化数据} \xrightarrow{\text{多模态模型}} \text{操作指令} $$ 底层依赖**YOLO系列模型**检测图标，结合**Transformer架构**进行语义解析[^4]。 2. **Set-of-Marks实现** 在UI截图上叠加带ID的边界框，通过以下逻辑生成指令： ```python # 伪代码示例 def generate_action(screenshot): marks = detect_interactive_elements(screenshot) # 检测可操作元素 prompt = f"可用操作标记：{marks}，请选择需要点击的ID" return gpt4v_analyze(prompt) # 大模型返回如"点击ID-03" ``` 此方法比直接预测坐标的误差降低约40%[^3]。 3. **本地部署能力** 提供预训练模型文件（如`model.pt`）、配置文件（`train_args.yaml`）和生成式模型参数（`model.safetensors`），支持私有化部署[^4]。