Microsoft Fara-7B
微软开源的高效 Computer Use Agent 模型，仅 7B 参数即可实现桌面操作。在 Computer Use 基准测试中表现优异，是轻量化 GUI Agent 的新选择，5.2K stars
🎯适用场景：轻量级桌面操作自动化，适合单 GPU 即可部署的 Computer Use Agent 场景
📥 收录于 2026/5/27
📊 仓库数据
📈 Stars 变化 ↓6 小时 -1· 统计区间 7/11 12:08 → 7/11 18:09（6 小时）
✅ 优点
- •7B 参数轻量部署成本低
- •Computer Use 基准表现优异
- •微软开源质量有保障
⚠️ 限制
- •7B 能力上限有限复杂任务可能不稳定
- •项目较新生态待完善
- •仅支持特定操作系统桌面环境
🔗 相关工具
RobotGo
github.com/go-vgo/robotgo
Go 原生跨平台 RPA 自动化工具，支持 GUI 控制、屏幕截图、键鼠模拟和窗口操作，可与 AI Agent 结合实现 Computer Use 场景的自动化交互
🎯AI Agent 的 Computer Use 底层 GUI 操作、跨平台桌面自动化测试
Computer Use Linux MCP
github.com/agent-sh/computer-use-linux
Linux 桌面控制 MCP 服务端，通过 AT-SPI、GNOME Shell、Wayland 门户协议和 ydotool 输入模拟，让 AI Agent 直接操控 Linux 桌面完成自动化任务，支持 Claude Code、Codex 等主流编码工具。214 stars。
🎯让 AI Agent 通过 MCP 协议控制 Linux 桌面，实现自动化操作
Apache Airflow
github.com/apache/airflow
Apache 顶级项目，AI 工作流编排的事实标准，45K+ stars。以 DAG 方式定义、调度和监控复杂数据处理管道——支持 ML 训练管道编排、模型推理任务调度、数据 ETL 等，是生产级 AI 基础设施的核心组件
🎯分布式 ML 训练与推理调度、AI 数据管道编排
OmniParser
github.com/microsoft/omniparser
微软屏幕解析工具，将屏幕元素转化为结构化数据，为纯视觉 GUI Agent 提供输入
🎯机器人控制、仿真与边缘部署
Agent S
github.com/simular-ai/Agent-S
开源的类人计算机操作 Agent 框架，11K+ stars。结合计算机界面理解、上下文强化学习和记忆检索，让 Agent 像人类一样使用电脑，支持跨平台桌面自动化操作
🎯多模态内容理解与生成
Bytebot
github.com/bytebot-ai/bytebot
自托管 AI 桌面 Agent，11K+ stars。通过自然语言命令自动化完成电脑操作任务，是本地化 Computer Use Agent 的新选择
🎯本地化桌面任务自动化，如文件操作、浏览器自动化、批量数据处理
