open-computer-use

用开源大模型驱动 AI 自动操作电脑，摆脱闭源限制

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署开源模型 🍴 复刻 268 🐛 待处理 23 👀 关注 21

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GitHub 星标 ★ 2407

维护状态较活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，基于Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

项目预览

项目数据

分类开源模型

开发团队e2b-dev

官网地址https://e2b.dev/?utm_source=github&utm_medium=referral&utm_campaign=repo_website&utm_content=open-computer-use

GitHubhttps://github.com/e2b-dev/open-computer-use

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，基于Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型agent,ai,anthropic,claude,computer-use,llm

GitHub 星标★ 2407

上线时间2024-10-31 00:00:00

代码更新2026-10-23

仓库体积1.5 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态较活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数3

项目介绍

open-computer-use 是一个基于开源大语言模型和 E2B 桌面沙箱的 AI 电脑操控项目。它旨在让 AI 像人类一样操作电脑，解决当前闭源 computer use 方案（如 OpenAI 的 CUA）依赖专有模型、成本高且不透明的问题。项目通过将开源 LLM 与安全的桌面沙箱环境结合，赋予 AI 视觉理解屏幕、规划操作步骤并执行鼠标键盘动作的能力，从而完成网页浏览、文件处理、软件操作等任务。其核心能力包括：屏幕截图解析、自然语言指令转操作序列、基于沙箱的隔离执行环境，以及支持多种开源模型（如 Qwen2-VL、InternVL 等）的灵活替换。项目提供 Python API 和命令行界面，开发者可以快速集成到自己的自动化工作流中，实现浏览器自动化、软件测试、数据录入等场景的智能化改造。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 2407

技术标签

agent ai anthropic claude computer-use

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：进阶约 15 分钟部署方式：本地安装 3 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

macOS 或 Linux 终端环境（README 使用 brew 安装依赖）
Poetry 包管理器（用于 Python 依赖管理）
ffmpeg（屏幕/视频流处理依赖）
E2B 账户，用于创建 Desktop Sandbox 云端沙箱
可用的开源 LLM 提供方凭据（Fireworks / OpenRouter / Llama API 等）

安装与启动步骤

1安装系统依赖

README 明确要求先装 Poetry 和 ffmpeg，macOS 上直接用 brew 一次装好，安装后可用 poetry -V 检查。
```
brew install poetry ffmpeg
```
2获取项目代码

把仓库克隆到本地，后续配置和运行都在该目录内进行。
```
git clone https://github.com/e2b-dev/open-computer-use.git
```
3配置模型提供方

编辑 os_computer_use/config.py，把 grounding、vision、action 三个模型替换成自己要用的 provider 与模型。

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`grounding_model`	是	负责在屏幕截图中定位可操作元素	`providers.OSAtlasProvider()`
`vision_model`	是	负责理解屏幕截图内容，提供视觉判断	`providers.GroqProvider("llama3.2")`
`action_model`	是	负责把自然语言指令转成具体操作序列	`providers.GroqProvider("llama3.3")`