OpenAI 最近发布了三份针对企业客户的研究报告，本次挑选了其中的「A Practical guide to building AI agents」一篇进行了翻译。除非已经是 Agent 资深开发大佬，否则强烈建议 AI 行业的大家都来读一下这篇报告。
继 BrowserUse 和 ComputerUse 席卷 AI 自动化领域后，手机操作类项目终于迎来重磅选手：DroidRun！开源 AI 手机操作神器，解锁 Android 自动化新时代！
移动GUI自动化智能体V-Droid采用「验证器驱动」架构，通过离散化动作空间并利用LLM评估候选动作，实现了高效决策。在AndroidWorld等多个基准测试中任务成功率分别达到59.5%、38.3%和49%，决策延迟仅0.7秒，接近实时响应。
基于规则的强化学习（RL/RFT）已成为替代 SFT 的高效方案，仅需少量样本即可提升模型在特定任务中的表现。
随着人工智能和大语言模型（LLMs）的不断突破，如何将其优势赋能于现实世界中可实际部署的高效工具，成为了业界关注的焦点。
Manus的火爆带热了多个技术概念，Computer Use Agent就是其中之一。但要探讨这种“电脑使用”智能体，还得从Claude 3.5 Sonnet说起。
人工智能正迎来前所未有的变革，其中，大语言模型（LLM）的崛起推动了智能系统从信息处理向自主交互迈进。
OmniParser V2可将屏幕截图转换为结构化元素，帮助LLM理解和操作GUI；在检测小图标和推理速度上显著提升，延迟降低60%，与多种LLM结合后表现优异。
该技术报告的主要作者 Lu Wang, Fangkai Yang, Chaoyun Zhang, Shilin He, Pu Zhao, Si Qin 等均来自 Data, Knowledge, and Intelligence (DKI) 团队，为微软 TaskWeaver, WizardLLM, Windows GUI Agent UFO 的核心开发者。
图形用户界面（Graphical User Interface, GUI）作为数字时代最具代表性的创新之一，大幅简化了人机交互的复杂度。
