UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop官网,字节跳动开源的跨平台 AI 桌面管家，基于视觉语言模型，把“说人话”变成“点鼠标”

简介

UI-TARS-desktop是字节跳动开源的跨平台 AI 桌面管家，基于视觉语言模型，把“说人话”变成“点鼠标”。自然语言一句“把昨晚 Excel 汇总发邮件”，它就能截屏识图、自动开软件、填表格、调格式、写邮件、点发送，全程实时轨迹可视；支持 Win / macOS，可本地可云端，开源免费，程序员、财务、设计师零代码即可拥有 7×24 数字员工，重复工作一键搞定。

UI-TARS-desktop官网: https://agent-tars.com/

github项目开源地址: https://github.com/bytedance/UI-TARS-desktop

告别“只会聊天”的 AI：UI-TARS-desktop 深度体验与技术解析

前言：从“大脑”到“手脚”的进化

如果说 2024 年是 LLM（大语言模型）的爆发元年，2025 年是多模态（VLM）的成熟期，那么 2026 年毫无疑问是 Agent（智能体） 的落地之年。我们已经厌倦了把代码复制粘贴到 IDE 里，也厌倦了对着聊天框说“帮我订票”却只能得到一段文字建议。

我们需要的，是一个能真正“接管”鼠标和键盘，替我们去点击、去滚动、去输入，甚至去“思考”下一步该做什么的 AI。

今天我要聊的主角，就是最近在 GitHub 上杀疯了的 UI-TARS-desktop。作为字节跳动（ByteDance）Seed 团队和清华大学联合推出的开源大杀器，它不仅仅是一个模型，更是一个能直接运行在你本地电脑上的“数字员工”。

不像 Claude 3.5 Sonnet 的 Computer Use 那样需要通过 API 昂贵地按次计费，也不像 OpenAI Operator 那样云端黑盒，UI-TARS 是完全本地化、开源且隐私可控的。今天这篇长文，我就带大家拆解一下这个被称为“GUI 自动化终极形态”的桌面客户端 。

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一、UI-TARS-desktop 到底是什么？

简单来说，UI-TARS-desktop 是一个基于 UI-TARS 视觉语言模型 构建的本地桌面应用程序 。

1. 核心身份：端到端的 GUI Agent

以前的自动化工具（比如按键精灵、RPA）是基于规则的：“如果 A 出现，就点坐标 (x,y)”。这种方式非常脆弱，UI 改个版就挂了。

UI-TARS 则完全不同。它是一个 VLM（Vision-Language Model），它像人类一样“看”屏幕。它通过截屏（Screenshots）来感知环境，通过大模型推理来决定下一步操作，最后模拟鼠标键盘事件（Mouse/Keyboard Events）来执行 。

2. “Desktop” 的含金量

为什么我要专门写它的 Desktop 版本？因为对于普通极客和开发者来说，模型本身（Model Weights）只是半成品，一个好用的 Client 才是生产力。

UI-TARS-desktop 封装好了所有复杂的底层逻辑：

• 跨平台支持：Windows、macOS（甚至支持 M 系列芯片）通吃 。
• 开箱即用：不需要你自己写 Python 脚本去调 API，甚至提供了“无头模式”（Headless）和“有头模式”（Headful GUI）。
• 本地隐私：这是它最大的杀手锏。你的屏幕截图不需要传给 Anthropic 或 OpenAI，所有的推理可以在本地 GPU 完成（当然也支持调 API），这对于处理敏感文档、个人邮件简直是刚需 。

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二、技术硬核：它凭什么比 Claude 更强？

在 OSWorld 等权威测试集中，UI-TARS 的表现已经超越了 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 。这背后的技术护城河主要体现在以下三点：

1. 视觉感知与 DOM 的“混合双打”

大多数 GUI Agent 要么是纯视觉（只看截图），要么是纯代码（只看 HTML DOM）。

• 纯视觉的缺点是容易看走眼，稍微复杂的按钮可能识别不准。
• 纯代码的缺点是无法处理 Canvas、Flash 或原生应用。

UI-TARS-desktop 引入了一种 Hybrid Browser Agent（混合浏览器智能体） 策略 。它既能像人一样看图，又能利用底层的 DOM 树结构来辅助定位。这种“双重校验”机制，让它在网页自动化（Web Automation）上的准确率有了质的飞跃。

2. System 1 与 System 2 的双脑思考

这是我在体验中最震撼的功能。UI-TARS 不仅仅是“反射弧”。

• System 1 (快思考)：对于简单的“点击关闭按钮”、“向下滚动”等操作，它凭借直觉快速执行，不浪费时间。
• System 2 (慢思考/思维链)：当你给出一个复杂指令，比如“帮我找出上海到东京最便宜的机票，并把价格填到 Excel 里”，它会进入 CoT (Chain of Thought) 模式 。

在 Desktop 客户端的左侧边栏，你能清晰地看到它的“心路历程”：

“我现在位于携程首页 -> 我需要寻找输入框 -> 检测到广告弹窗，先关闭 -> 输入目的地… -> 价格排序…”

这种反思（Reflection）机制，让它具备了自我纠错的能力。如果点错了，它会意识到“哎，界面没变，我可能点歪了”，然后尝试修正 。

3. 精准的 Grounding（定位）能力

大模型通常擅长聊天，但不擅长“指哪打哪”。UI-TARS 专门针对 GUI 界面进行了指令微调（Instruction Tuning）。它使用了 Set-of-Mark (SoM) 技术或者绝对坐标预测，能精确到像素级别 。这解决了过去 VLM 模型“只会说不会做”的尴尬。

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三、实战体验：安装与配置

虽然它是开源项目，但安装门槛已经被降到了极低。作为 Mac 用户，我简直要为它的 Homebrew 支持起立鼓掌。

1. 安装流程

如果你是 macOS 用户，甚至不需要去 GitHub 下载 release 包，直接一行命令：

brew install --cask ui-tars

这会自动下载并安装 UI-TARS Desktop 客户端 。安装完成后，记得在系统设置里给它开启“辅助功能”和“屏幕录制”权限——别担心，它是为了看屏幕和控制鼠标，不是为了偷窥你（既然选择了开源本地版，代码都是透明的）。

2. 硬件门槛：显存是硬通货

这里要泼一盆冷水：虽然它是本地运行，但它不是魔法。

• 推荐配置：如果你想流畅运行 UI-TARS-7B 模型，建议显存（VRAM）至少在 16GB 以上 。
• 苹果用户：M1/M2/M3 Pro 或 Max 芯片，统一内存 18GB 或 32GB 是比较舒服的起跑线 。
• 低配玩家：如果你的显存只有 8GB 或 12GB，你可能需要加载 4-bit 量化版（GGUF），或者忍受较慢的推理速度。如果实在跑不动，客户端也支持配置 Hugging Face 的 Inference Endpoint 或者兼容 OpenAI 格式的 API，但这就牺牲了纯本地的隐私优势 。

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四、主要功能与应用场景

打开 UI-TARS-desktop，你会发现界面非常极简。左边是对话/思考区，右边是它“看到”的屏幕实时投射。

1. 跨应用工作流串联

这是最体现“智能体”价值的地方。
场景：你需要从 PDF 发票中提取数据，填入公司的 ERP 系统，然后发邮件通知财务。
操作：直接告诉 UI-TARS：“把桌面上那个 PDF 的总金额读出来，填到 Chrome 浏览器的报销系统里，然后给财务发个邮件说搞定了。”
结果：它会自己打开 Preview，识别文字，切换到 Chrome，点击输入框，输入数字，打开 Outlook… 整个过程你就像看着一个隐形人在操作你的电脑。因为它是在操作系统层面（OS Level）运行，所以它不局限于浏览器，它是系统级的主宰 。

2. 复杂网页任务自动化

配合 Midscene（字节开源的另一个 Web 自动化神器），UI-TARS 在浏览器里的表现简直是降维打击 。
比如抢票、或者在那些没有 API 的老旧政府网站上批量填表。它能识别那些人类才能看懂的验证码提示（当然，复杂的滑块可能还需要专门的插件辅助，但简单的逻辑验证码难不倒它）。

3. 本地文件管理

“帮我把下载文件夹里所有上个月的图片整理到一个新文件夹里。”
这种任务对于 Python 脚本来说需要写一堆正则和路径处理，对于 UI-TARS 来说，就是看一眼、框选、拖拽（Drag & Drop）的事。它支持鼠标的长按拖拽动作，这在以前的 AI Agent 中是很少见的 。

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五、局限性与思考

虽然吹了这么多，作为一名客观的博主，我必须指出它现阶段的问题。

1. 速度（Latency）：本地推理 7B 模型，尤其是开启 System 2 思维链后，每一步操作之间可能会有 2-5 秒的延迟（取决于你的显卡）。对于需要极速响应的游戏操作，它还太慢。它适合“慢而复杂”的办公任务，不适合微操。
2. 视觉幻觉：虽然已经很少见，但在极度密集的 UI 界面（比如专业的金融终端 Bloomberg，或者复杂的 CAD 软件）中，它偶尔还是会点偏。
3. 算力黑洞：在后台跑 UI-TARS 时，你的风扇会起飞。这依然是一个计算密集型的应用。

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结语：未来的桌面

UI-TARS-desktop 让我看到了未来操作系统的雏形。也许再过几年，我们不再需要学习如何使用复杂的软件菜单，因为“使用软件”这件事本身，将由 AI 代劳。

对于开发者和极客来说，UI-TARS 是目前（截至 2026 年 1 月）市面上你能免费玩到的、性能最强悍的开源本地 GUI Agent。它不仅是对抗闭源巨头的一面旗帜，更是我们将 AI 彻底工具化、私有化的一次伟大尝试。

如果你手头有一台性能不错的电脑，我强烈建议你现在就去 brew install 体验一下。看着鼠标自己动起来的那一刻，你会感觉：未来已来。

(完)