告别繁琐界面操作：UI-TARS如何用AI实现全平台自动化交互

告别繁琐界面操作：UI-TARS如何用AI实现全平台自动化交互

【免费下载链接】UI-TARS 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ui/UI-TARS

你是否还在为重复的GUI操作浪费时间？是否曾因跨平台界面差异而困扰？UI-TARS作为新一代多模态智能体，正通过突破性的视觉-语言模型技术，让计算机像人类一样理解并操控图形界面。本文将深入解析这一开源项目的核心能力、应用场景与部署指南，帮助你快速掌握自动化交互新范式。

项目概述：重新定义人机交互

UI-TARS（User Interface Task Automation and Reasoning System，用户界面任务自动化与推理系统）是基于前沿视觉语言模型构建的开源智能体，能够理解屏幕内容并生成精准操作指令。项目最新版本UI-TARS-1.5在桌面环境、移动设备和游戏场景中均实现了超越传统方法的性能表现，其技术细节已发表于论文arXiv:2501.12326。

项目核心文件结构：

• 官方文档：README.md
• 部署指南：README_deploy.md
• 坐标处理教程：README_coordinates.md
• 核心代码：codes/ui_tars/

核心能力：从像素到动作的智能转化

UI-TARS的革命性在于其"看见-思考-行动"的完整闭环。通过分析屏幕截图，模型能识别界面元素、规划操作步骤并生成精确控制指令，实现从视觉输入到物理操作的端到端自动化。

多平台交互支持

项目提供三种场景化提示模板，覆盖不同设备环境：

1. COMPUTER_USE：适用于Windows/Linux/macOS桌面环境，支持鼠标点击、拖拽、键盘快捷键等操作。核心实现见prompt.py第3-30行。

2. MOBILE_USE：针对移动设备优化，包含长按、应用切换、手势滑动等移动端特有操作。核心实现见prompt.py第32-57行。

3. GROUNDING：轻量级模板，专注于精准坐标输出，适用于模型训练与评估场景。核心实现见prompt.py第59行。

坐标系统解析

UI-TARS采用独特的坐标处理机制，将模型输出转化为屏幕实际位置。以下代码示例展示如何将原始坐标转换为可执行操作：

from ui_tars.action_parser import parse_action_to_structure_output
response = "Thought: Click the button\nAction: click(start_box='(100,200)')"
original_image_width, original_image_height = 1920, 1080
parsed_dict = parse_action_to_structure_output(
    response,
    factor=1000,
    origin_resized_height=original_image_height,
    origin_resized_width=original_image_width,
    model_type="qwen25vl"
)

坐标转换过程可视化：

性能表现：超越人类的界面操控能力

在标准化基准测试中，UI-TARS展现出卓越性能。特别在游戏场景中，UI-TARS-1.5在14款Poki游戏中全部达到100%完成率，远超OpenAI CUA和Claude 3.7的表现。

游戏名称	OpenAI CUA	Claude 3.7	UI-TARS-1.5
2048	31.04%	43.05%	100.00%
迷宫路径	35.00%	82.00%	100.00%
贪吃蛇	42.86%	42.86%	100.00%

在桌面任务中，UI-TARS-1.5在OSWorld benchmark上达到42.5%的成功率，超越此前最佳结果38.1%。详细对比见README.md性能章节。

快速部署指南

环境准备

通过pip或uv安装UI-TARS：

pip install ui-tars
# 或
uv pip install ui-tars

模型部署

推荐使用Hugging Face Inference Endpoints部署，详细步骤见README_deploy.md：

1. 选择GPU配置：7B模型推荐Nvidia L40S 1GPU 48G
2. 设置容器参数：最大输入长度65536
3. 配置环境变量：CUDA_GRAPHS=0，PAYLOAD_LIMIT=8000000
4. 创建端点并获取API地址

推理示例

以下代码展示如何调用部署好的模型进行界面交互：

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="YOUR_ENDPOINT_URL", api_key="YOUR_API_KEY")

messages = [
    {"role": "user", "content": "请打开系统设置并切换到显示设置页面"}
]

response = client.chat.completions.create(
    model="tgi",
    messages=messages,
    max_tokens=400
)
print(response.choices[0].message.content)

应用场景与局限

UI-TARS已在办公自动化、游戏测试、无障碍辅助等领域展现巨大潜力。但项目仍存在一些局限：

• 需要较高计算资源支持实时交互
• 在复杂验证码场景可能存在滥用风险
• 极端分辨率下坐标转换精度有待提升

项目路线图显示，UI-TARS-2版本将重点优化轻量化部署方案，并引入多模态输入融合技术。

开始使用

完整项目代码可通过以下地址获取：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ui/UI-TARS

建议按照快速入门指南逐步操作，体验AI驱动的界面自动化革命。

【免费下载链接】UI-TARS 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ui/UI-TARS