Everywhere上下文理解原理：AI如何感知屏幕内容
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ever/Everywhere 在数字化办公环境中，我们经常需要在多个应用间切换以获取信息，这种碎片化的工作方式不仅降低效率，还容易打断思路。Everywhere作为一款无缝集成的AI助手（Seamless AI Assistant），通过独特的屏幕内容感知技术，让AI能够理解用户当前操作的上下文，从而提供更精准的帮助。本文将深入解析Everywhere如何突破传统桌面应用的隔离限制，实现跨应用的上下文理解能力。
上下文理解的核心挑战
传统AI助手往往局限于自身应用内的交互，无法感知用户在其他应用中的操作。例如，当你在Excel中处理数据时，普通AI助手无法直接理解表格内容，需要手动复制粘贴才能提供分析。Everywhere通过以下技术突破这一限制：
- 跨应用界面解析：识别不同窗口中的视觉元素（按钮、文本框、表格等）
- 实时内容提取：动态获取用户当前聚焦的文本和图像信息
- 上下文建模：将提取的信息组织为AI可理解的结构化数据
这些能力的实现依赖于Everywhere的视觉元素上下文系统，其核心代码位于src/Everywhere/Interop/IVisualElementContext.cs接口定义中。
视觉元素捕获的技术架构
Everywhere采用分层架构实现屏幕内容感知，从底层的系统交互到高层的AI理解形成完整闭环：
1. 视觉元素抽象模型
Everywhere定义了统一的视觉元素接口IVisualElement，将不同类型的屏幕元素（窗口、按钮、文本框等）抽象为标准化对象。该接口包含以下核心属性：
- 空间信息：
BoundingRectangle提供元素在屏幕上的位置和尺寸 - 层级关系：
Parent和Children属性描述元素间的嵌套结构 - 内容提取：
GetText()方法获取元素内的文本内容 - 视觉类型：
Type属性标识元素类别（按钮、文本、表格等）
public interface IVisualElement
{
string Id { get; }
IVisualElement? Parent { get; }
IEnumerable<IVisualElement> Children { get; }
VisualElementType Type { get; }
PixelRect BoundingRectangle { get; }
string? GetText(int maxLength = -1);
Task<Bitmap> CaptureAsync();
}
2. Windows平台实现方案
在Windows系统中，Everywhere通过src/Everywhere.Windows/Interop/Win32VisualElementContext.cs实现具体的屏幕捕获逻辑，主要依赖两种技术：
UI自动化（UIAutomation）
Windows提供的UI自动化API允许应用程序访问其他窗口的控件结构，Everywhere使用FlaUI库实现这一功能。通过以下代码，系统可以获取当前鼠标指针下的元素：
public IVisualElement? ElementFromPointer(PickElementMode mode = PickElementMode.Element)
{
return !PInvoke.GetCursorPos(out var point) ? null :
ElementFromPoint(new PixelPoint(point.X, point.Y), mode);
}
Direct3D硬件加速截图
对于图像内容或不支持UI自动化的应用，Everywhere使用Direct3D 11实现高效截图。相比传统的GDI截图，这种方式具有更高的性能和更低的系统资源占用：
public Task<Bitmap> CaptureAsync()
{
return Direct3D11ScreenCapture.CaptureAsync(
hWnd,
new PixelRect(
rect.X - windowRect.X,
rect.Y - windowRect.Y,
rect.Width,
rect.Height));
}
元素拾取与用户交互
为了让用户能够主动选择屏幕元素进行分析，Everywhere提供了直观的元素拾取功能。当用户触发拾取操作时，系统会暂时隐藏自身窗口，显示半透明覆盖层引导用户选择：
public async Task<IVisualElement?> PickElementAsync(PickElementMode mode)
{
var windows = desktopLifetime.Windows
.AsValueEnumerable()
.Where(w => w.IsVisible)
.ToList();
foreach (var window in windows)
_nativeHelper.HideWindowWithoutAnimation(window);
var result = await ElementPicker.PickAsync(this, _nativeHelper, mode);
foreach (var window in windows)
window.IsVisible = true;
return result;
}
这个过程在src/Everywhere.Windows/Interop/Win32VisualElementContext.ElementPicker.cs中有详细实现，通过鼠标跟踪和高亮显示，帮助用户精确选择目标元素。
从视觉元素到AI理解
捕获到视觉元素后，Everywhere需要将其转换为AI能够理解的上下文信息。这一过程包括：
1. 元素类型识别
系统根据控件类型对元素进行分类，如按钮、文本框、表格等。类型识别逻辑位于AutomationVisualElementImpl类的Type属性中：
public VisualElementType Type
{
get
{
return element.Properties.ControlType.ValueOrDefault switch
{
ControlType.Button => VisualElementType.Button,
ControlType.Edit => VisualElementType.TextEdit,
ControlType.DataGrid => VisualElementType.DataGrid,
ControlType.Text => VisualElementType.Label,
// 其他元素类型映射...
_ => VisualElementType.Unknown
};
}
}
2. 结构化信息提取
对于不同类型的元素，系统采用针对性的信息提取策略：
- 文本元素：直接通过
GetText()方法获取内容 - 表格元素：解析行列结构，构建二维数组
- 图像元素：使用OCR技术提取文本内容
- 列表元素：识别项目符号和层级关系
3. 上下文模型构建
提取的信息最终被组织为包含空间关系、内容和交互状态的上下文模型，示例结构如下：
{
"activeWindow": {
"title": "Microsoft Excel - 销售数据.xlsx",
"elements": [
{
"type": "DataGrid",
"boundingRect": {"x": 100, "y": 150, "width": 800, "height": 400},
"content": [
["日期", "产品", "销售额"],
["2023-10-01", "A产品", "15000"]
]
},
{
"type": "TextEdit",
"boundingRect": {"x": 200, "y": 600, "width": 300, "height": 25},
"content": "=SUM(C2:C10)",
"isFocused": true
}
]
}
}
实际应用场景与案例
Everywhere的上下文理解能力为多种办公场景带来效率提升，以下是几个典型案例：
1. 跨应用数据分析
当用户在Excel中处理数据并询问AI"这个季度的销售额趋势如何"时，Everywhere会：
- 识别当前聚焦的Excel窗口
- 提取表格中的数据内容
- 将数据转换为结构化格式
- 生成包含数据的提示词发送给LLM
- 以自然语言和图表展示分析结果
2. 界面操作指导
当用户遇到不熟悉的软件界面时，可以问AI"如何导出PDF文件"，系统会：
- 识别当前应用类型
- 搜索界面中的"导出"相关按钮
- 生成步骤式操作指南
- 在屏幕上高亮显示目标按钮
3. 多文档内容整合
在撰写报告时，用户可以让AI"总结当前打开的三个文档中的关键点"，Everywhere会：
- 枚举所有打开的文档窗口
- 提取每个文档的文本内容
- 进行内容摘要和关键点提取
- 整合不同文档的信息生成综合摘要
性能优化与资源管理
为确保实时性和低资源占用，Everywhere在实现中采用了多项优化技术：
1. 按需加载与缓存
系统使用ResilientCache（位于src/Everywhere.Abstractions/Utilities/ResilientCache.cs）缓存频繁访问的元素信息，避免重复计算和系统调用。
2. 增量更新机制
仅当元素状态变化时才更新信息，通过事件监听（如KeyboardFocusedElementChanged）实现增量更新：
Automation.RegisterFocusChangedEvent(element =>
{
if (KeyboardFocusedElementChanged is { } handler)
{
handler(element == null ? null :
new AutomationVisualElementImpl(this, element, true));
}
});
3. 硬件加速渲染
对于截图和UI绘制操作，系统优先使用Direct3D等硬件加速API，确保在高分辨率显示器上仍能保持流畅响应。
未来发展方向
Everywhere的上下文理解技术仍在不断进化，未来将实现以下增强功能：
- 多模态融合：结合屏幕内容、用户历史行为和语音信息，构建更全面的上下文
- 智能预测：基于用户操作模式，提前预测可能需要的信息
- 跨平台支持：将Windows上的成熟技术拓展到macOS和Linux系统
- 隐私保护模式：允许用户指定敏感窗口，避免内容被AI处理
这些功能的开发将持续关注性能、隐私和用户体验的平衡，相关进展可通过项目CHANGELOG.md跟踪。
总结
Everywhere通过创新的视觉元素捕获和上下文建模技术，打破了传统AI助手的应用边界限制。其核心在于将屏幕上的视觉信息转化为结构化的上下文数据，并与LLM能力深度结合，为用户提供真正无缝的AI辅助体验。
无论是数据分析、文档编写还是软件操作指导，Everywhere都能理解用户当前的工作环境和需求背景，提供恰到好处的帮助。随着技术的不断成熟，我们相信这种上下文感知能力将成为下一代AI助手的标配功能。
要了解更多技术细节，可以查看项目源代码或参考官方文档docs/目录下的相关资料。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
