UI-TARS

UI-TARS 的官网入口网址是：https://seed-tars.com/。UI-TARS 是字节跳动开发的新一代原生图形用户界面（GUI）代理模型，旨在通过自然语言实现对桌面、移动设备和网页界面的自动化交互。
核心特点
原生智能体模型：UI-TARS 属于 “原生智能体模型”，具备完整的感知 – 推理 – 记忆 – 行动一体化结构，能在训练中不断积累知识与经验，具备更强的泛化能力与适应能力，无需依赖人工规则与提示工程。
“思考 – 再行动” 机制：通过强化学习增强了高阶推理能力，在执行动作前会先生成 “思维” 序列，支持复杂任务的多步规划与决策，使得行为逻辑更连贯、响应更可靠。
主要功能
多模态感知：能处理文本、图像等多种输入形式，实时感知和理解动态界面内容，支持跨平台的交互。
自然语言交互：用户可以通过自然语言指令与 UI-TARS 对话，完成任务规划、操作执行等复杂任务，支持多步推理和错误纠正，能像人类一样处理复杂的交互场景。
跨平台操作：支持桌面、移动和网页环境，提供标准化的行动定义，同时兼容平台特定的操作，如快捷键、手势等。
视觉识别与交互：能通过截图和视觉识别功能，精准定位界面元素，并执行鼠标点击、键盘输入等操作，适用于复杂的视觉任务。
记忆与上下文管理：具备短期和长期记忆能力，能够捕捉任务上下文信息，保留历史交互记录，从而更好地支持连续任务和复杂场景。
自动化任务执行：可以自动化完成一系列任务，如打开应用、搜索信息、填写表单等，提高用户的工作效率。
技术原理
增强感知能力：使用大规模的 GUI 截图数据集进行训练，能对界面元素进行上下文感知和精准描述，通过视觉编码器实时抽取视觉特征，实现对界面的多模态理解。
统一行动建模：将跨平台操作标准化，定义了一个统一的行动空间，支持桌面、移动端和 Web 平台的交互，通过大规模行动轨迹数据训练，模型能够实现精准的界面元素定位和交互。
系统化推理能力：引入了系统化推理机制，支持多步任务分解、反思思维和里程碑识别等推理模式，能在复杂任务中进行高层次规划和决策。
迭代训练与在线反思：通过自动收集、筛选和反思新的交互轨迹进行迭代训练，在虚拟机上运行，能从错误中学习并适应未预见的情况，减少人工干预。
部署方式：支持云端部署，如 Hugging Face 推理端点，也支持本地部署，如通过 vLLM 或 Ollama，满足不同用户的需求。
开源情况：UI-TARS 在 GitHub 上开源，项目地址为https://github.com/bytedance/UI-TARS，方便开发者进行二次开发和集成。