年底國內各個AI玩家殺瘋了，前兩天完全開源的Deepseek R1 震撼整個AI業界，今天字節又聯合清華整活，一個強大的原生的開源 AI Agent UI-TARS震撼上線

看了UI-TARS的論文，我給大家劃劃重點

【純視覺感知】：告別文本依賴，像人眼一樣“看”懂GUI！

傳統的GUI自動化方案，很多都依賴于解析網頁代碼（HTML）或者軟件的API接口。但這種方式有兩個致命缺陷：一是平臺限制，不同平臺、不同軟件的底層代碼和API都不一樣，導致自動化方案難以通用；二是容易失效，一旦網頁或軟件界面改版，代碼或API接口變動，自動化腳本就可能直接崩潰。

而 UI-TARS 徹底拋棄了這些“拐杖”，它就像人類一樣， 直接“看”屏幕截圖 來理解GUI界面！這聽起來很簡單，但背后卻蘊含著巨大的技術突破！想象一下，我們人類操作電腦，難道是先去解析軟件的代碼嗎？當然不是！我們直接看屏幕上的按鈕、圖標、文字，就能理解界面的布局和功能，并做出相應的操作。 UI-TARS 正是模擬了人類這種最自然的GUI交互方式！

這種 純視覺感知 的優勢是顯而易見的： 無需API，無需解析代碼，天然跨平臺！ 無論是Windows、macOS、Android、iOS，甚至是各種網頁應用， UI-TARS 都能輕松應對！ 這才是真正的 通用GUI自動化！

【端到端架構】：感知、推理、動作一體化，更智能高效！

傳統的智能體框架，往往將感知、推理、動作等模塊 割裂開來，導致信息傳遞效率低下，模塊之間容易出現脫節。就像組裝電腦，各個零件性能再好，如果主板不行，整體性能也會大打折扣。

UI-TARS 采用了 【端到端】 的架構，將感知、推理、記憶、動作 【融為一體】！就像一個 大腦 一樣，信息在各個模塊之間 無縫流動， 協同工作， 從而實現更高效、更智能的決策和執行。這種架構不僅提升了運行效率，也為后續的 自學習和進化 奠定了堅實的基礎

【系統2推理】：從“快思考”到“慢思考”，應對復雜任務游刃有余！

我們人類的思考方式，分為“快思考”和“慢思考”兩種模式。“快思考” 依賴直覺和經驗，快速做出反應，適合處理簡單、重復的任務；“慢思考” 則更加理性、深入，需要進行邏輯分析和規劃，適合處理復雜、需要策略的任務

傳統的自動化方案，往往只能進行 “快思考”， 處理一些簡單的點擊、輸入操作還可以，但面對復雜的、需要多步驟、多策略的任務就束手無策了

UI-TARS 創新性地引入了 【系統2推理】 機制，使其兼具 “快思考” 和 “慢思考” 兩種能力！** 面對簡單任務， UI-TARS可以像 “快思考” 一樣， 快速響應，高效執行；面對復雜任務， UI-TARS 則會切換到 “慢思考” 模式，進行 任務分解、長期規劃、試錯反思， 從而 更可靠、更智能地完成任務！這種 “快慢結合” 的推理能力， 才是 UI-TARS 能夠應對各種復雜GUI場景的關鍵所在！

【迭代自學習】：越用越聰明，持續進化！

傳統的自動化方案，一旦開發完成，就很難再進化升級，只能被動地等待開發者更新。就像買了一臺固定配置的電腦，用久了就會落伍。UI-TARS 具備 【迭代自學習】 能力， 能夠像 【生命體】 一樣， 在 【真實世界】 中不斷學習和進化！它可以通過 在線收集用戶交互數據， 過濾掉噪聲數據， 提煉出高質量的訓練樣本， 然后 反思自身的錯誤， 不斷優化模型參數， 提升自身性能！ 越用越聰明， 越用越強大！

可能有些朋友看到這里會覺得有點抽象， UI-TARS 到底有多厲害？我們還是用 【硬核數據】 說話！

在【GUI智能體領域最權威的基準測試】 中， UI-TARS 的表現簡直可以用 【炸裂】 來形容！

? 【10+項基準測試 全面 SOTA】！在 感知、Grounding、GUI任務執行 等 超過10項關鍵指標的測試中， UI-TARS 全面超越所有現有模型， 霸榜 SOTA 榜單！

? 【OSWorld 挑戰賽 實力碾壓 商業巨頭】！【OSWorld】 被譽為 GUI智能體的 “世界杯”， 難度極高， 競爭激烈！在這個頂級賽事中， UI-TARS 更是 技驚四座， 力壓 Claude 和 GPT-4o 等 商業巨頭

? 【AndroidWorld 移動端 同樣驚艷 遠超 GPT-4o】！不僅在桌面端表現出色， UI-TARS 在 【移動端 基準測試 AndroidWorld】中， 同樣 驚艷四座， 大幅領先 GPT-4o！

寫在最后：

UI-TARS，這是一種原生的 GUI 智能體模型，它將感知、動作、推理和記憶集成到一個可擴展且適應性強的框架中。在諸如 OSWorld 之類的具有挑戰性的基準測試中取得了最先進的性能，UI-TARS 的性能超越了 Claude 和 GPT-4o 等現有系統。提出了幾項創新，包括增強的感知、統一的動作建模、系統 2 推理和使用在線軌跡的迭代改進，所有這些都使智能體能夠有效地處理復雜 GUI 任務，而只需最少的人工監督

原生智能體模型的核心能力，包括感知、動作、推理和記憶，這些能力構成了 GUI 智能體未來發展的基石。雖然原生智能體代表著向前邁出的重要一步，但未來在于主動和終身學習的整合，在這種學習中，智能體自主地通過持續的真實世界交互來驅動自己的學習

飛書中文部署文檔：

https://bytedance.sg.larkoffice.com/docx/TCcudYwyIox5vyxiSDLlgIsTgWf

體驗：

https://huggingface.co/spaces/Aheader/gui_test_app

paper：

https://arxiv.org/abs/2501.12326

github：

https://github.com/bytedance/UI-TARS