由视觉语言大模型驱动的电脑控制工具
ScreenAgent项目创建了一个由视觉语言模型驱动的电脑控制环境,允许代理通过截图与真实屏幕互动并操作GUI。自动控制流程分为规划、执行和反思三个阶段,使代理能够完成多步骤任务。项目包含丰富的截图和操作序列数据集,支持包括GPT-4V、LLaVA-1.5、CogAgent和ScreenAgent在内的多种模型,并提供简化体验的网页版客户端。
ScreenAgent 是一个以视觉语言大模型为驱动的计算机控制代理项目。简而言之,ScreenAgent 项目旨在创建一个能够与真实计算机屏幕交互的环境,帮助视觉语言模型代理 (VLM Agent) 完成复杂的多步任务。
ScreenAgent 提供了一个集观察、实操以及反思为一体的自动控制流程。在这个流程中,VLM Agent 会经历以下三个阶段:
这种逐步执行的方式让代理能够持续地与计算机屏幕进行交互,显示出强大的通用性,可以被应用于不同的桌面操作系统和应用程序中。
为了支持上述功能,ScreenAgent 项目构建了一个数据集,记录了在完成各种日常计算机任务时的截图和动作序列。这些任务包括文件操作、网络浏览、游戏娱乐等,涵盖了丰富的电脑使用场景。
用户需要准备被控制的桌面系统 ,其中安装 VNC Server(例如 TightVNC)或使用带有 GUI 的 Docker 容器。
控制器负责连接 VNC Server,维护状态机,构建完成的提示词并解析大模型的回复指令。需要安装指定依赖库,并通过配置文件设定 API 信息和模型选择。
项目中使用了多种数据集用于训练,涵盖了视觉定位能力、网页浏览能力等多种应用场景,用户可以根据需求选择使用部分或全部数据。
ScreenAgent 项目的未来计划包括简化控制器设计、整合 Gym 以及提供更多复杂功能支持等。
通过这样的设计,ScreenAgent 不仅是一个极具创新的项目,更在不断提升代理在真实计算机环境中的实操能力,为未来的智能交互技术奠定基础。
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