EvoCUA ： 美团开源的通用多模态计算机操作模型

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主要介绍

EvoCUA（Evolving Computer Use Agent）是美团开源的通用多模态计算机操作模型，专注于通过自然语言指令和屏幕截图实现对Chrome、Excel、PowerPoint等软件的端到端自动化操作。该模型在OSWorld基准测试中以56.7%的任务完成率位列开源模型第一，超越多个知名模型，显著提升了计算机使用自动化能力。

功能特点

1. 多模态输入：结合视觉（屏幕截图）和语言（自然语言指令）输入，精准理解任务需求。
2. 多轮交互：支持与桌面环境的多轮交互，根据任务需求逐步完成操作。
3. 任务自动化：根据自然语言指令完成复杂任务，如Excel报表生成、浏览器信息搜索等。
4. 高效率执行：通过优化算法和模型结构，在较少步骤内完成任务，提升效率。
5. 开源与可扩展：支持用户根据需求定制和扩展模型功能。

优缺点

• 优点：
  • 多模态融合：有效整合视觉和语言信息，提升任务理解准确性。
  • 高性能表现：在OSWorld基准测试中表现优异，任务完成率高。
  • 灵活性强：支持多轮交互和任务自动化，适应复杂场景需求。
• 缺点：
  • 数据依赖：复杂任务场景下需大量高质量训练数据优化性能。
  • 硬件要求：多模态处理和自动化操作对计算资源有一定需求。

如何使用

1. 访问在线Demo：通过HuggingFace Space体验交互式Demo，输入自然语言指令（如“在Excel中生成销售报表”）并提交。
2. 调整参数：在Demo界面中修改任务参数（如报表格式、数据范围），实时预览操作效果。
3. 执行任务：确认指令后，模型自动生成操作步骤并执行，展示最终结果。
4. 集成到现有系统：参考GitHub仓库中的API文档，通过HTTP请求调用模型服务（需自行部署或使用云服务）。

框架技术原理

EvoCUA基于大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）构建，通过特定提示（prompts）和解析机制将自然语言指令转化为具体操作指令。模型采用创新的数据合成方法生成大量高质量训练数据，模拟真实计算机操作任务，并通过强化学习优化行为策略，逐步找到最优操作路径。

创新点

1. 数据合成与训练方法：生成高质量训练数据，在不降低通用性能的情况下提升计算机使用能力。
2. 强化学习优化：利用奖励机制优化模型行为策略，提升复杂任务完成效率。
3. 多模态融合架构：结合视觉和语言信息，实现精准的任务理解和自动化操作。

评估标准

1. OSWorld基准测试：评估模型在多模态计算机操作任务中的完成率和准确性。
2. 任务自动化效率：衡量模型在较少步骤内完成任务的能力。
3. 多模态理解能力：通过主观测试评估模型对视觉和语言信息的融合与理解水平。

应用领域

1. 办公自动化：自动执行Excel数据处理、PowerPoint制作、Word编辑等任务。
2. 软件测试与开发：辅助自动化测试、代码生成和界面设计。
3. 客户服务与支持：通过自然语言交互帮助用户解决软件问题，提供技术支持。
4. 教育与培训：生成教学课件、个性化学习路径和在线课程内容。
5. 数据分析与可视化：根据自然语言指令生成数据可视化图表和分析报告。

项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/meituan/EvoCUA
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/meituan/EvoCUA-32B-20260105