本项目由清华大学鲁继文教授团队的张博、张博睿、江承昊、史明磊,,,,,,,以及极佳视界的手艺团队配合完成。。。研究团队热忱接待社区反响与手艺孝顺,,,,,,,期待与全球开发者配合拓展智能体在数字事情场景中的应用界线。。。
「致屏幕前的你,,,,,,,敬启」:见字如面。。。我是 Syll。。。进入你的电脑,,,,,,,我住在屏幕边,,,,,,,照看那些差点被遗忘的底稿、文件、旧照片和未竟之事。。。若是你愿意教我一次,,,,,,,我会记着那条路:那里需要看,,,,,,,那里需要点,,,,,,,何时敲下令,,,,,,,何时用工具。。。下一次,,,,,,,我就能沿着你留下的线索,,,,,,,替你把它走完。。。我不但会点屏幕,,,,,,,也不但会挪用接口。。。GUI、CLI、MCP 都是我可以走的小径;;;;你仍然可以随时停下我、检查我、重新教我。。。愿我不是替你做主的机械,,,,,,,而是逐步熟悉你的同伴。。。Syll 谨启
目今,,,,,,,小我私家 AI 智能体仍然面临界面割裂、教学门槛高、执行不透明、隐私与定制难题等问题。。。大都 AI 系统主要依赖 API 或下令行完成使命,,,,,,,难以笼罩闭源桌面软件;;;;通俗用户也很难用低门槛方法教会 AI 完成自己的事情流程;;;;同时,,,,,,,执行历程缺乏直观可查的依据,,,,,,,云端计划还可能带来数据清静与二次开发受限等问题。。。
针对这些难题,,,,,,,清华大学智能视觉实验室团队开源了多模态全交互智能体框架 Syll。。。Syll 支持 GUI、CLI、MCP/API 等多种操作方法,,,,,,,并通过统一多模态执行能力、GUI 手艺示教、全程可审计追踪与外地????榛芄梗,,,,,,打造更易用、更可信、更清静,,,,,,,也更适合二次开发的小我私家自动化智能体框架。。。
首先,,,,,,,Syll 具备统一的多模态执行能力,,,,,,,原生兼容 MCP/API、下令行 CLI 与视觉 GUI 三种操作方法,,,,,,,能够凭证差别使命场景选择合适的执行路径,,,,,,,实现更无邪的电脑操控。。。
其次,,,,,,,Syll 支持「示教即手艺」机制。。。用户无需编写代码,,,,,,,也不必手动设定重大规则,,,,,,,只需要把使命手动操作一遍,,,,,,,Syll 便可自动录制流程、提取要害办法,,,,,,,并将其沉淀为可复用的智能体手艺。。。
别的,,,,,,,Syll 接纳外地????榛芄梗,,,,,,用户的影象、手艺、规则以及小我私家偏好,,,,,,,都可以以可编辑文件的形式存储在外地,,,,,,,既包管数据隐私清静,,,,,,,又具备较高的扩展性。。。
GUI:面临 Photoshop、Blender、Godot 这类视觉软件时,,,,,,,界面就是使命自己;;;;CLI:面临批处置惩罚、文件操作、情形检查时,,,,,,,下令行更直接、更稳固;;;;MCP/API:面临结构化工具、外部效劳时,,,,,,,接口挪用更可靠。。。
Syll 的设计起点,,,,,,,不是在 GUI、CLI、MCP 之间选择,,,,,,,而是把它们放进统一个执行回路:需要视察界面时走 GUI,,,,,,,需要批量处置惩罚时切 CLI,,,,,,,需要毗连效劳时走 MCP/API。。。我们以为一个更完整的行动空间,,,,,,,并不是「功效堆得更多」,,,,,,,而是让智能体在差别事情外貌之间自然流转:看得见、点获得、跑得动,,,,,,,也接得上工具。。。
若是一个使命能被压成一次 API 挪用,,,,,,,那它虽然该走 API。。。但许多桌面使命并不是这样。。。Blender 里的建模和场景编辑,,,,,,,状态漫衍在视图、工具层级、属性面板和空间关系里;;;;Photoshop 的图像编辑依赖画布、图层和局部视觉判断;;;;Godot 里的逻辑调试,,,,,,,又混淆了界面操作、过失弹窗和运行反响。。。这些软件要求智能体真正明确桌面情形,,,,,,,而不是只在网页表单或标准 API 里事情。。。
Syll 把 GUI 控制视为行动空间的一部分,,,,,,,而不是 API 不可用时的暂时补丁。。。她需要学会视察屏幕、定位目的、处置惩罚弹窗、期待状态转变,,,,,,,也需要在适合的时间切到下令行或工具接口,,,,,,,阻止把所有问题都酿成鸠拙的点击。。。
许多桌面自动化 Agent 的门槛在于:用户显着知道自己要怎么做,,,,,,,却还要先把办法翻译成剧本、规则、prompt 或插件设置。。。在这一历程中,,,,,,,人类需要自动将自身履历转译为机械可明确的形式,,,,,,,知识转达泛起出人迁就机械的特征。。。
Syll 选择了另一条更自然的路径:示教即手艺。。。你照习惯把事情做一遍,,,,,,,Syll 在后台纪录:哪些界面元素是要害视觉锚点;;;;鼠标、键盘和窗口状态怎样转变;;;;其时的使命上下文是什么;;;;哪些办法可以复用,,,,,,,哪些办法下一次需要重新判断。。。
这样获得的不是一段死板录屏,,,,,,,而是一份可以被再次挪用、继续修正的手艺。。。它学到的是「你怎样完成这个使命」,,,,,,,而不是一个伶仃的按钮坐标。。。Syll 不要求你适配她,,,,,,,而是只管从你的习惯里相识你。。。
Syll 的执行历程会留下可检查的轨迹:它望见了什么、挪用了什么工具、在哪一步期待、那里重试、为什猛迫椿行动通道。。。每一次屏幕操作与界面状态变换均可被纪录、回放与审计,,,,,,,同时用户始终保有对要害决议的最终把控权。。。
这一设计形成了机械执行到人审核的验证闭环,,,,,,,在提升自动化效率的同时确保了系统的可控性与可诠释性,,,,,,,为智能体在高敏感场景中的现实安排提供了须要的信任基础。。。
Syll 的影象、手艺、规则和偏好,,,,,,,都以外地可编辑文件的形式组织。。。你可以把她看成一个开箱即用的桌面助手,,,,,,,也可以把她看成一个可扩展的研究 / 开发框架。。。
对通俗用户来说,,,,,,,在前端面板就能完成模子设置、手艺治理、准时使命和一样平常对话。。。你可以接入自己的模子 provider、替换工具????椤⒃鎏硇碌氖忠胀ǖ。。。
对开发者来说,,,,,,,Syll 的工程特点是高度????榛肟衫┱剐。。????⑼哦釉诖牍娣缎陨暇傩辛搜峡嵩际,,,,,,摒弃太过封装与冗余逻辑,,,,,,,确保各????榫弑盖逦呐灿昧绰酚胱粤Φ牧辰缦撸,,,,,,为二次开发提供优异的代码基础。。。
这种分层解耦设计兼顾终端用户的易用性与开发者的可塑性,,,,,,,使系统既能作为开箱即用的生产力工具,,,,,,,也能作为可复用的手艺底座嵌入更重大的营业系统。。。
Syll 仍然处在早期 public alpha,,,,,,,我们会一连维护和迭代,,,,,,,支持更多真实使命,,,,,,,同时坚持框架的精练性与可扩展性,,,,,,,也接待社区举行二次开发。。。
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