TARS：多模态AI Agent如何重塑人机交互的未来

想象一下，你只需要对电脑说一句话，它就能帮你订机票、设置软件、甚至生成专业图表。这不再是科幻电影的桥段，而是TARS项目带来的现实变革。

多模态AI Agent的突破性进展

在人工智能飞速发展的今天，字节跳动团队推出的TARS项目正引领着一场人机交互的革命。作为一个多模态AI Agent堆栈，TARS将视觉理解和语言处理能力完美融合，使计算机真正理解我们的指令并执行复杂任务。这个创新项目包含两个核心组件：

1. Agent TARS：通用的多模态AI框架
2. UI-TARS Desktop：专为图形界面优化的桌面应用

为什么TARS如此重要？

传统的人机交互需要用户逐步操作界面，而TARS通过视觉定位技术和自然语言理解，实现了“一句话完成复杂任务”的飞跃。无论你是开发者、数据分析师还是普通用户，TARS都能显著提升你的工作效率。

下面让我们通过对比表快速了解两个核心项目的差异：

最新突破：TARS的演进之路

TARS项目保持着快速的迭代节奏，以下是最具里程碑意义的更新：

• 【2025-06-25】 Agent TARS Beta版发布，首次将GUI Agent和视觉能力整合到终端环境
• 【2025-06-12】 UI-TARS Desktop v0.2.0推出免费远程操作器，无需配置即可控制任意计算机
• 【2025-04-17】 UI-TARS Desktop v0.1.0重构界面，支持更强大的UI-TARS-1.5模型
• 【2025-02-20】 推出跨平台UI TARS SDK，为开发者提供GUI自动化工具包
• 【2025-01-23】 新增中文版云部署指南，支持ModelScope平台一键部署

这些更新不仅扩展了TARS的应用场景，也大幅降低了使用门槛，使更多人能体验到AI助手的强大能力。

深入解析Agent TARS

实际应用场景展示

Agent TARS的真正价值在于解决实际问题。下面是三个典型用例：

1. 航班预订任务

   请帮我在Priceline上预订9月1日从圣何塞到纽约最早的航班，以及9月6日最晚的返程航班
   

   

2. 酒店+交通规划

   我9月1日到9月6日在洛杉矶，预算5000美元。请帮我在booking.com上预订离机场最近的丽思卡尔顿酒店，并为我编制一份交通指南
   

   

3. 数据可视化

   为我绘制杭州一个月的天气图表
   

   

核心技术亮点

Agent TARS之所以能完成这些复杂任务，依赖于四大核心技术：

• 🖱️ 混合浏览器代理：结合视觉定位和DOM解析，智能识别网页元素
• 🔄 事件流引擎：通过协议驱动的事件流实现精准操作控制
• 🧰 MCP集成框架：无缝连接现实世界工具的多功能扩展平台
• 🌐 多模型支持：兼容Anthropic、VolcEngine等主流AI模型

五分钟快速上手

体验Agent TARS非常简单，只需三步：

# 1. 使用npx快速启动
npx @agent-tars/cli@latest

# 2. 或全局安装（需要Node.js ≥22）
npm install @agent-tars/cli@latest -g

# 3. 选择你的AI模型提供商运行
agent-tars --provider volcengine --model doubao-1-5-thinking-vision-pro-250428 --apiKey your-api-key
agent-tars --provider anthropic --model claude-3-7-sonnet-latest --apiKey your-api-key

完整学习路径

为了帮助用户掌握Agent TARS，项目提供了丰富的学习资源：

1. 官方门户：agent-tars.com – 了解生态系统全景
2. 五分钟入门：快速开始指南
3. 技术博客：最新功能解析
4. 开发者文档：完整命令手册
5. 实例库：实用案例集锦
6. API参考：技术细节查询

聚焦UI-TARS Desktop

真实操作演示

UI-TARS Desktop让本地软件操作变得前所未有的简单：

任务指令	本地操作	远程操作
在VS Code中开启自动保存并设置500ms延迟
查看GitHub上UI-TARS-Desktop项目的最新open issue

核心功能解析

UI-TARS Desktop之所以能精准控制界面，得益于这些技术创新：

• 视觉语言模型驱动：直接理解界面截图和用户指令
• 像素级操作精度：实现鼠标点击、滚轮滑动等精细操作
• 跨平台支持：完美适配Windows、macOS和浏览器环境
• 实时反馈机制：操作过程可视化，状态实时显示
• 隐私保护设计：本地处理敏感数据，不上传云端
• 零配置远程控制：一键连接云端虚拟机操作环境

快速开始指南

本地部署方案

1. 下载安装UI-TARS Desktop应用
2. 获取UI-TARS-1.5模型
3. 启动应用并加载模型
4. 通过语音或文字输入操作指令

远程操作方案（完全免费）

1. 下载最新版UI-TARS Desktop
2. 选择”远程操作器”功能
3. 无需配置即可控制云端计算机
4. 通过浏览器操作器控制网页应用

常见问题解答

TARS适合哪些人群使用？

效率追求者：自动化重复性计算机操作
开发者：通过SDK构建定制化自动化方案
研究人员：探索多模态AI的前沿应用
普通用户：用自然语言代替复杂操作步骤

需要编程基础才能使用吗？

完全不需要！TARS设计初衷就是让非技术人员也能享受AI自动化的便利。基础功能通过自然语言指令即可操作，高级功能提供清晰的图形界面。

如何保证隐私安全？

TARS采用分层安全策略：

• 本地操作模式：所有数据处理在设备完成
• 远程沙箱环境：敏感操作在隔离虚拟机执行
• 数据最小化原则：仅收集必要操作信息
• 开源验证：核心代码开放接受安全审计

支持哪些AI模型？

Agent TARS支持主流厂商模型：

- VolcEngine：doubao-1-5-thinking-vision-pro-250428
- Anthropic：claude-3-7-sonnet-latest
- 更多模型持续扩展中...

UI-TARS Desktop专用：

- UI-TARS-1.5（推荐）
- Seed-1.6-VL系列

遇到技术问题如何解决？

官方提供多渠道支持：

1. Discord社区实时交流
2. 飞书交流群中文支持
3. DeepWiki知识库智能问答
4. GitHub Issues提交技术问题

参与贡献与学术引用

成为TARS贡献者

TARS是Apache 2.0开源项目，欢迎开发者参与共建：

• 提交代码改进
• 编写使用文档
• 测试报告问题
• 翻译多语言版本

详见贡献指南

学术研究引用

如果TARS对您的研究有帮助，请引用我们的核心论文：

@article{qin2025ui,
  title={UI-TARS: Pioneering Automated GUI Interaction with Native Agents},
  author={Qin, Yujia and Ye, Yining and Fang, Junjie and Wang, Haoming and Liang, Shihao 
          and Tian, Shizuo and Zhang, Junda and Li, Jiahao and Li, Yunxin and Huang, Shijue and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2501.12326},
  year={2025}
}

开启你的AI助手之旅

TARS项目代表了人机交互的新范式。它不再满足于简单问答，而是真正理解用户意图并执行复杂操作。无论是通过Agent TARS实现网页自动化，还是通过UI-TARS Desktop操作本地软件，你都能体验到AI作为数字助手的真正潜力。

实践建议：

1. 从简单任务开始：先尝试”打开设置菜单”等基础操作
2. 逐步增加复杂度：过渡到”预订早班机票”等多步骤任务
3. 探索MCP集成：连接更多工具扩展能力边界
4. 加入社区：与其他用户交流创新用法

技术发展轨迹显示：到2030年，40%的专业工作将引入AI助手。今天开始掌握TARS，就是为未来工作方式做好准备。

你准备好体验下一代人机交互了吗？只需一个命令，TARS将为你开启智能操作新世界：

npx @agent-tars/cli@latest