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UI-TARS：原生代理驱动的GUI自动化交互新范式

news 2026/7/28 9:48:50

UI-TARS：原生代理驱动的GUI自动化交互新范式

【免费下载链接】UI-TARSPioneering Automated GUI Interaction with Native Agents项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ui/UI-TARS

每天面对重复的GUI操作时，开发者们不禁会想：如果电脑能像人类一样"看懂"屏幕并自主操作，那该多好。传统自动化工具依赖坐标录制或DOM解析，难以应对复杂的界面变化和跨平台场景。UI-TARS的出现，正试图用原生代理（Native Agents）技术重新定义GUI自动化的技术边界。

架构设计：从感知到执行的闭环系统

UI-TARS采用分层架构设计，将GUI交互分解为四个核心模块：感知（Perception）、动作（Action）、系统2型推理（System-2 Reasoning）和经验学习（Learning from Prior Experience）。这种设计让系统不仅能"看到"界面，还能"理解"界面，最终"操作"界面。

感知模块是系统的"眼睛"，通过Element Description识别界面元素、Dense Captioning生成详细描述、Transition Captioning跟踪状态变化，以及Question Answering回答界面相关问题。Set-of-Mark技术则像人类在屏幕上做标记一样，精准定位关键交互点。

动作模块定义了统一的操作空间，支持click、type、drag等基础动作，结合标注数据集和开源数据构建多步交互轨迹。这种设计让系统能够处理复杂的操作序列，而不仅仅是单次点击。

系统2型推理是UI-TARS的"大脑"，通过GUI教程增强和思维增强技术，模拟人类的分步规划过程。当面对"在Word中打开Documents/Papers文件夹下的文档并输入'Hello'"这样的复杂任务时，系统会先规划"找到Word图标→点击→导航到文件夹→打开文档→定位输入框→输入文本"的完整流程。

经验学习模块实现了在线轨迹自举和反思优化，系统在实际交互中不断学习，形成"交互→反馈→学习"的闭环。这种持续优化机制让UI-TARS能够在真实环境中越用越智能。

坐标处理：从视觉理解到物理执行的技术桥梁

GUI自动化的核心挑战之一是如何将视觉理解转化为精确的物理操作。UI-TARS通过智能坐标处理解决了这一难题。

def smart_resize(height: int, width: int, factor: int = 28, min_pixels: int = 100*28*28, max_pixels: int = 16384*28*28) -> tuple[int, int]: """ 智能缩放图像，满足三个条件： 1. 高度和宽度都能被factor整除 2. 总像素数在[min_pixels, max_pixels]范围内 3. 尽可能保持原始纵横比 """ if max(height, width) / min(height, width) > 200: raise ValueError(f"纵横比必须小于200，当前为{max(height, width) / min(height, width)}") h_bar = max(factor, round_by_factor(height, factor)) w_bar = max(factor, round_by_factor(width, factor)) if h_bar * w_bar > max_pixels: beta = math.sqrt((height * width) / max_pixels) h_bar = floor_by_factor(height / beta, factor) w_bar = floor_by_factor(width / beta, factor) elif h_bar * w_bar < min_pixels: beta = math.sqrt(min_pixels / (height * width)) h_bar = ceil_by_factor(height * beta, factor) w_bar = ceil_by_factor(width * beta, factor) return h_bar, w_bar

上图展示了UI-TARS在GIMP图像编辑软件中的坐标处理过程。系统通过红色标记点精准定位"Preferences"窗口中的目标位置，这种基于绝对坐标的定位方式相比相对坐标更加鲁棒，能够适应不同分辨率和缩放比例的屏幕环境。

对于Qwen2.5VL模型输出的绝对坐标，UI-TARS采用智能缩放算法将其转换为屏幕实际坐标：

# Qwen2.5VL输出绝对坐标，需要根据缩放因子转换 if model_type == "qwen25vl": smart_resize_height, smart_resize_width = smart_resize( origin_resized_height, origin_resized_width, factor=IMAGE_FACTOR, min_pixels=MIN_PIXELS, max_pixels=MAX_PIXELS ) # 坐标归一化处理 x_normalized = float(x) / smart_resize_width y_normalized = float(y) / smart_resize_height

性能表现：超越现有SOTA的实测数据

在GUI自动化领域，性能指标直接决定了技术的实用性。UI-TARS在多个标准基准测试中展现出了显著优势。

从性能对比图中可以看出，UI-TARS-72B在GUI-Odyssey任务中相比前代最佳系统提升了42.90%，在OSWorld（15步）任务中提升了33.53%。这种提升在复杂多步任务中尤为明显，证明了系统2型推理架构的有效性。

计算机使用基准测试显示，UI-TARS-1.5在OSWorld（100步）任务中达到42.5分，超越了OpenAI CUA的36.4分和Claude 3.7的28分。在Windows Agent Arena（50步）任务中，UI-TARS-1.5的42.1分大幅领先前代SOTA的29.8分。

浏览器自动化测试中，UI-TARS-1.5在Online-Mind2web任务中获得75.8分，优于OpenAI CUA的71分。在WebVoyager任务中，虽然以84.8分略低于OpenAI CUA的87分，但整体表现依然强劲。

移动设备测试方面，UI-TARS-1.5在Android World任务中取得64.2分，超越前代SOTA的59.5分，展现了跨平台适配能力。

技术实现：从模型输出到PyAutoGUI代码的转换

UI-TARS的核心技术栈包括模型推理、动作解析和代码生成三个层次。系统首先通过多模态模型理解屏幕内容和用户指令，然后解析动作指令，最后生成可执行的PyAutoGUI代码。

from ui_tars.action_parser import parse_action_to_structure_output, parsing_response_to_pyautogui_code # 模型输出示例 response = "Thought: 点击开始菜单按钮\nAction: click(start_box='(150,300)')" # 解析动作指令 parsed_dict = parse_action_to_structure_output( response, factor=1000, origin_resized_height=1080, origin_resized_width=1920, model_type="qwen25vl" ) # 生成PyAutoGUI代码 pyautogui_code = parsing_response_to_pyautogui_code( responses=parsed_dict, image_height=1080, image_width=1920 )

系统支持多种动作类型，包括鼠标点击、键盘输入、拖拽操作等：

# 鼠标点击操作 if action_type in ["click", "left_single", "left_double", "right_single", "hover"]: start_box = action_inputs.get("start_box") if start_box: x1, y1, x2, y2 = eval(start_box) x = round(float((x1 + x2) / 2) * image_width, 3) y = round(float((y1 + y2) / 2) * image_height, 3) if action_type == "left_single" or action_type == "click": pyautogui_code += f"\npyautogui.click({x}, {y}, button='left')" elif action_type == "left_double": pyautogui_code += f"\npyautogui.doubleClick({x}, {y}, button='left')"

提示词工程：面向不同场景的优化策略

UI-TARS提供了三种针对不同使用场景的提示词模板，确保模型能够生成最适合当前环境的动作指令。

COMPUTER_USE模板专为桌面环境设计，支持鼠标点击、键盘快捷键、文本输入等常见操作。这种模板适合浏览器导航、办公软件交互等桌面任务。

MOBILE_USE模板针对移动设备优化，包含long_press、open_app、press_home、press_back等移动端特有操作。这种模板适合应用启动、视图滚动、表单填写等移动场景。

GROUNDING模板专注于动作输出，省略推理过程，适用于模型训练和评估场景。这种轻量级模板能够快速生成动作指令，提高系统响应速度。

部署实践：从云端到本地的技术栈选择

UI-TARS支持多种部署方式，满足不同用户的需求。对于云端部署，推荐使用Hugging Face Inference Endpoints，配置GPU L40S 48G显存以获得最佳性能。

# 云端API调用示例 client = OpenAI( base_url="https://your-huggingface-endpoint", api_key="your-api-key" ) chat_completion = client.chat.completions.create( model="tgi", messages=messages, temperature=0.0, max_tokens=400 )

对于本地部署，UI-TARS-desktop版本提供了完整的桌面自动化解决方案。系统采用模块化设计，各组件可以独立替换或升级，确保技术栈的灵活性。