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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-23 · 当前星标 ★ 596
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Python 环境
- 容器环境
- 模型凭据
安装与启动步骤
-
1先读它测什么
让智能体在虚拟桌面里完成真实操作任务，衡量自主程度。
-
2装依赖
环境与评测环境都要装，容器镜像体量大。
pip install -r requirements.txt -
3起桌面环境
评测需要可交互的虚拟桌面，按文档把服务拉起来。
-
4选评测模式
两种智能体范式都能跑，也可以同时跑做对比。
python run_osworld.py --arm both -
5看逐任务日志
别只看总分，卡在哪一步才是关键。
如何确认成功
跑完一轮评测能拿到按任务类型拆分的成功率表，与仓库公开结果处于同一量级
注意事项
- 它是评测框架，不是能直接用的桌面助手。
- 虚拟桌面资源消耗大，本地跑建议先小样本。
- 两种范式的成功率差距能说明架构选择的影响。
- 分数对提示词与重试次数敏感，横比要固定设置。
核心亮点
- 无需训练或微调，直接在新环境部署即可运行，降低使用门槛
- 先广度后深度的探索策略兼顾环境覆盖与关键路径深挖，避免盲目试错
- 可复用记忆机制让探索经验跨任务沉淀，减少重复劳动
不足之处
- 项目处于早期，星标数较少，长期维护和生态成熟度待观察
- 缺少与主流智能体框架的标准化接口，集成成本可能较高
适用场景
- 让智能体快速上手陌生软件或网站并自动完成操作任务
- 在缺少标注数据的新业务环境中做自主探索与流程发现
- 研究多智能体协作、记忆复用与递归自我改进的实验平台
替代项目
AutoGPT、OpenHands、MetaGPT
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