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Mano— 明略科技推出的GUI智能操作模型

2025-10-04
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Mano是什么

mano 是由明略科技研发的专用大模型,专注于图形用户界面(gui)的智能化操作。该模型建立在多模态基础架构之上,融合了在线强化学习与自动化训练数据采集等前沿技术,在 mind2web 和 osworld 两项权威基准测试中均达到了业界领先水平(sota)。mano 能够精准识别并操作网页和桌面环境中的各类 gui 元素,完成诸如表单填写、账号登录等复杂任务,为自动化操作提供高效、智能的解决方案,推动 gui 智能体技术的发展进程。

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Mano— 明略科技推出的GUI智能操作模型Mano的主要功能

  • 网页自动化操作:可自动执行网页上的多种交互行为,如填写表单、点击按钮、输入文本、提交内容等,广泛适用于自动化数据抓取、网页测试等场景。
  • 桌面应用控制:支持对本地桌面软件的操作,包括启动程序、菜单导航、文本输入及按钮点击等功能。
  • 跨平台兼容性:适配主流操作系统与浏览器环境,实现多平台统一的自动化流程,满足多样化的部署需求。
  • 数据提取与初步分析:能够从网页或客户端应用中自动提取所需信息,并进行基础的数据处理与分析,辅助后续决策流程。
  • 异常检测与自我修复:具备运行时错误识别能力,能够在操作失败时尝试自动纠正,提升整体流程的稳定性与成功率。

Mano的技术原理

  • 多模态建模能力:依托多模态神经网络架构,Mano 可同时理解视觉信号(如屏幕截图)和语义信息(如用户指令、页面文字),实现对 GUI 环境的全面感知。
  • 在线强化学习机制:通过与真实环境持续交互,模型利用在线强化学习不断优化策略,增强在动态变化场景下的适应能力。
  • 自动数据采集系统:内置自动化数据生成与收集模块,可高效获取高质量人机交互样本,用于模型迭代训练,显著降低人工标注成本。
  • 监督式微调(SFT):第一阶段采用监督学习方式,使用标注数据对模型进行精细调整,使其更准确地理解和执行具体 GUI 操作。
  • 离线强化学习优化:第二阶段利用历史交互数据进行离线强化学习,进一步提升模型在多步骤任务中的决策质量。
  • 在线强化学习精调:第三阶段在模拟或真实环境中开展在线学习,使模型获得更强的泛化能力和实时响应性能。
  • 操作验证机制:配备专门的验证组件,用于检查每一步操作结果的正确性,及时发现偏差并修正,确保整个流程的高准确性与可靠性。

Mano的项目地址

  • 技术白皮书:https://www.php.cn/link/5830e88a77c3b198718278402df5f82b

Mano的应用场景

  • 智能数据采集:自动从网页或桌面系统中抓取结构化或非结构化数据,大幅提升数据获取效率,减少人工干预。
  • 网页功能测试自动化:替代人工完成表单提交、按钮点击等操作,用于回归测试、兼容性测试等环节,提高测试覆盖率与执行速度。
  • 企业办公流程自动化:集成于办公系统中,实现报表自动生成、邮件批量发送等日常事务的自动化处理,提升组织运营效率。
  • 桌面软件测试:应用于客户端软件的功能验证,自动执行打开应用、菜单选择、参数设置等操作,帮助开发团队快速定位缺陷。
  • 智能客服助手:协助处理常见客户请求,如订单查询、FAQ应答等,实现部分服务流程无人化,减轻人工客服压力。

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