这是一个或许对你有用的社群 一对一交流/面试小册/简历优化/求职解惑欢迎加入「芋道快速开发平台」知识星球。下面是星球提供的部分资料《项目实战视频》从书中学往事中“练”《互联网高频面试题》面朝简历学习春暖花开《架构 x 系统设计》摧枯拉朽掌控面试高频场景题《精进 Java 学习指南》系统学习互联网主流技术栈《必读 Java 源码专栏》知其然知其所以然这是一个或许对你有用的开源项目国产Star破10w的开源项目前端包括管理后台、微信小程序后端支持单体、微服务架构RBAC权限、数据权限、SaaS多租户、商城、支付、工作流、大屏报表、ERP、CRM、AI大模型、IoT物联网等功能多模块https://gitee.com/zhijiantianya/ruoyi-vue-pro微服务https://gitee.com/zhijiantianya/yudao-cloud视频教程https://doc.iocoder.cn【国内首批】支持 JDK17/21SpringBoot3、JDK8/11Spring Boot2双版本它到底做了什么技术实现三个模型各司其职真正的价值打通大模型到桌面操作的最后一环AI Agent 想要操控你的电脑第一步得先看懂屏幕。这件事说起来简单做起来极难——屏幕上的按钮、图标、文本框对人类是直觉对 AI 却是一堆像素噪声。微软开源的OmniParser就是来解决这个问题的把任意 UI 截图解析成结构化的可操作元素让 AI 真正看懂界面。GitHub 地址https://github.com/microsoft/OmniParser它到底做了什么一句话截图进去结构化数据出来。OmniParser 接收一张 UI 截图和用户任务描述输出两样东西解析后的截图在原图上叠加边界框和数字 ID标记出每一个可交互元素的位置局部语义信息提取屏幕上的文本内容并为图标生成自然语言描述简单说它是 AI Agent 的眼睛——有了它大模型才知道屏幕上第 3 号按钮是发送第 7 号输入框是搜索栏。基于 Spring Boot MyBatis Plus Vue Element 实现的后台管理系统 用户小程序支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能项目地址https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro视频教程https://doc.iocoder.cn/video/技术实现三个模型各司其职OmniParser 用 Python 开发底层组合了三个关键模型YOLO负责检测屏幕上的可交互区域按钮、图标、输入框等速度快、精度高Florence微软自研视觉模型负责图标的语义理解和描述生成BLIP2补充视觉-语言对齐能力增强对复杂 UI 元素的理解这套组合拳的好处是各模型只干自己擅长的事不存在一个大一统模型勉强干所有活的尴尬。检测归检测理解归理解分工明确。上图是可交互区域检测的效果——边界框基于网页 DOM 树中提取的可交互区域生成训练数据来源真实可靠。基于 Spring Cloud Alibaba Gateway Nacos RocketMQ Vue Element 实现的后台管理系统 用户小程序支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能项目地址https://github.com/YunaiV/yudao-cloud视频教程https://doc.iocoder.cn/video/真正的价值打通大模型到桌面操作的最后一环OmniParser 支持与 GPT-4V 等主流多模态大模型集成。这意味着你可以搭建这样的链路用户下指令 → 大模型理解意图 → OmniParser 解析屏幕 → 定位目标元素 → 执行点击/输入操作这就是桌面自动化RPA的 AI 化路径。相比传统 RPA 靠写死的坐标和元素选择器OmniParser 的方案对界面变化的容忍度高得多——因为它理解的是语义不是像素坐标。欢迎加入我的知识星球全面提升技术能力。 加入方式“长按”或“扫描”下方二维码噢星球的内容包括项目实战、面试招聘、源码解析、学习路线。文章有帮助的话在看转发吧。 谢谢支持哟 (*^__^*