让AI学会"看屏幕操作"!豆包1.5·UI-TARS:字节跳动推出 GUI Agent 黑科技,办公效率暴增300%

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🎮 「鼠标键盘要下岗?字节黑科技让AI直接「看屏操作」,办公效率暴增300%」

大家好,我是蚝油菜花。你是否也经历过这些数字时代的效率困境——

  • 👉 每天重复点击相同菜单,手腕得了「Excel腱鞘炎」
  • 👉 新软件学习成本高,30%工作时间浪费在找功能按钮
  • 👉 测试用例要手动执行,凌晨3点还在机械点击「下一步」...

今天要拆解的 豆包1.5·UI-TARS ,正在重写人机交互规则!这个字节跳动的GUI Agent核武器:

  • 真·所见即所得:像人类一样「看屏幕」操作,无需API对接
  • 推理型操作手:能理解「把销售数据标红并邮件发送」的复合指令
  • 工业级性能:支持500万次/分钟操作,延迟仅30毫秒

已有企业用它自动化处理90%的日常办公流程,接下来将深度解析这套「数字员工」的三大技术支柱!

豆包1.5·UI-TARS 是什么

豆包1.5·UI-TARS

豆包1.5·UI-TARS是字节跳动推出的面向图形界面交互的智能体模型。该模型突破性地将视觉理解、逻辑推理与界面操作能力整合在单一系统中,实现了真正意义上的"看屏操作"。

不同于传统自动化工具需要预设流程,UI-TARS通过端到端学习掌握从视觉输入到操作输出的完整映射关系。模型基于火山方舟平台的大模型推理服务,目前已支持文档处理、软件测试等实际场景的自动化需求。

豆包1.5·UI-TARS 的主要功能

  • 图形界面交互能力:模拟人类操作行为,完成点击、拖拽、输入等图形界面交互动作
  • 视觉理解与定位:精准识别界面元素,支持多目标定位和语义描述
  • 逻辑推理与决策:解析复合指令并拆解为可执行操作序列
  • 高并发执行:单模型支持500万次/分钟操作吞吐,延迟低至30毫秒
  • 无规则学习:无需预定义工作流,通过观察学习操作逻辑

豆包1.5·UI-TARS 的技术原理

  • 视觉语言模型:采用多模态大模型处理界面视觉信息
  • 操作决策引擎:基于强化学习构建动作序列生成机制
  • 跨模态对齐:建立视觉元素与操作指令的语义关联
  • 在线学习系统:通过交互反馈持续优化操作策略

资源


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