字节清华开源力作！UI-TARS原生AI智能体，人人都能拥有“智能助手”

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年底国内各个AI玩家杀疯了，前两天完全开源的Deepseek R1 震撼整个AI业界，今天字节又联合清华整活，一个强大的原生的开源 AI Agent UI-TARS震撼上线

看了UI-TARS的论文，我给大家划划重点
【纯视觉感知】：告别文本依赖，像人眼一样“看”懂GUI！

传统的GUI自动化方案，很多都依赖于解析网页代码（HTML）或者软件的API接口。但这种方式有两个致命缺陷：一是平台限制，不同平台、不同软件的底层代码和API都不一样，导致自动化方案难以通用；二是容易失效，一旦网页或软件界面改版，代码或API接口变动，自动化脚本就可能直接崩溃。
而 UI-TARS 彻底抛弃了这些“拐杖”，它就像人类一样， 直接“看”屏幕截图 来理解GUI界面！这听起来很简单，但背后却蕴含着巨大的技术突破！想象一下，我们人类操作电脑，难道是先去解析软件的代码吗？当然不是！我们直接看屏幕上的按钮、图标、文字，就能理解界面的布局和功能，并做出相应的操作。 UI-TARS 正是模拟了人类这种最自然的GUI交互方式！
这种 纯视觉感知 的优势是显而易见的： 无需API，无需解析代码，天然跨平台！ 无论是Windows、macOS、Android、iOS，甚至是各种网页应用， UI-TARS 都能轻松应对！ 这才是真正的 通用GUI自动化！
【端到端架构】：感知、推理、动作一体化，更智能高效！

传统的智能体框架，往往将感知、推理、动作等模块 割裂开来，导致信息传递效率低下，模块之间容易出现脱节。就像组装电脑，各个零件性能再好，如果主板不行，整体性能也会大打折扣。
UI-TARS 采用了 【端到端】 的架构，将感知、推理、记忆、动作 【融为一体】！就像一个 大脑 一样，信息在各个模块之间 无缝流动， 协同工作， 从而实现更高效、更智能的决策和执行。这种架构不仅提升了运行效率，也为后续的 自学习和进化 奠定了坚实的基础
【系统2推理】：从“快思考”到“慢思考”，应对复杂任务游刃有余！

我们人类的思考方式，分为“快思考”和“慢思考”两种模式。“快思考” 依赖直觉和经验，快速做出反应，适合处理简单、重复的任务；“慢思考” 则更加理性、深入，需要进行逻辑分析和规划，适合处理复杂、需要策略的任务
传统的自动化方案，往往只能进行 “快思考”， 处理一些简单的点击、输入操作还可以，但面对复杂的、需要多步骤、多策略的任务就束手无策了
UI-TARS 创新性地引入了 【系统2推理】 机制，使其兼具 “快思考” 和 “慢思考” 两种能力！** 面对简单任务， UI-TARS可以像 “快思考” 一样， 快速响应，高效执行；面对复杂任务， UI-TARS 则会切换到 “慢思考” 模式，进行 任务分解、长期规划、试错反思， 从而 更可靠、更智能地完成任务！这种 “快慢结合” 的推理能力， 才是 UI-TARS 能够应对各种复杂GUI场景的关键所在！

【迭代自学习】：越用越聪明，持续进化！

传统的自动化方案，一旦开发完成，就很难再进化升级，只能被动地等待开发者更新。就像买了一台固定配置的电脑，用久了就会落伍。UI-TARS 具备 【迭代自学习】 能力， 能够像 【生命体】 一样， 在 【真实世界】 中不断学习和进化！它可以通过 在线收集用户交互数据， 过滤掉噪声数据， 提炼出高质量的训练样本， 然后 反思自身的错误， 不断优化模型参数， 提升自身性能！ 越用越聪明， 越用越强大！
可能有些朋友看到这里会觉得有点抽象， UI-TARS 到底有多厉害？我们还是用 【硬核数据】 说话！
在【GUI智能体领域最权威的基准测试】 中， UI-TARS 的表现简直可以用 【炸裂】 来形容！
• 【10+项基准测试 全面 SOTA】！在 感知、Grounding、GUI任务执行 等 超过10项关键指标的测试中， UI-TARS 全面超越所有现有模型， 霸榜 SOTA 榜单！
• 【OSWorld 挑战赛 实力碾压 商业巨头】！【OSWorld】 被誉为 GUI智能体的 “世界杯”， 难度极高， 竞争激烈！在这个顶级赛事中， UI-TARS 更是 技惊四座， 力压 Claude 和 GPT-4o 等 商业巨头
• 【AndroidWorld 移动端 同样惊艳 远超 GPT-4o】！不仅在桌面端表现出色， UI-TARS 在 【移动端 基准测试 AndroidWorld】中， 同样 惊艳四座， 大幅领先 GPT-4o！

写在最后：

UI-TARS，这是一种原生的 GUI 智能体模型，它将感知、动作、推理和记忆集成到一个可扩展且适应性强的框架中。在诸如 OSWorld 之类的具有挑战性的基准测试中取得了最先进的性能，UI-TARS 的性能超越了 Claude 和 GPT-4o 等现有系统。提出了几项创新，包括增强的感知、统一的动作建模、系统 2 推理和使用在线轨迹的迭代改进，所有这些都使智能体能够有效地处理复杂 GUI 任务，而只需最少的人工监督
原生智能体模型的核心能力，包括感知、动作、推理和记忆，这些能力构成了 GUI 智能体未来发展的基石。虽然原生智能体代表着向前迈出的重要一步，但未来在于主动和终身学习的整合，在这种学习中，智能体自主地通过持续的真实世界交互来驱动自己的学习
飞书中文部署文档：
https://bytedance.sg.larkoffice.com/docx/TCcudYwyIox5vyxiSDLlgIsTgWf

体验：
https://huggingface.co/spaces/Aheader/gui_test_app
paper：
https://arxiv.org/abs/2501.12326
github：
https://github.com/bytedance/UI-TARS