TARS：字节跳动开源的AI智能体，让生活更便捷、工作更高效

在当今这个数字化时代，自动化和智能化已经成为不可阻挡的趋势。无论是个人用户希望简化日常任务，还是企业寻求提高效率的方法，人工智能（AI）技术都展现出了无限的可能性。在这个背景下，字节跳动推出了一款令人振奋的多模态AI智能体------TARS。本文将带你深入了解TARS的魅力所在，探索它如何通过视觉解析、浏览器操作、命令行交互等功能实现复杂任务的自动化处理，并为我们的生活和工作带来革命性的变化。

1. 多模态能力与一体化设计：TARS的核心魅力

视觉解析与浏览器操作：打开新世界的大门

想象一下，你无需手动筛选网页上的信息，也不必担心复杂的网页交互任务。TARS就像你的私人助手一样，能够通过视觉解析网页内容，执行这些繁琐的任务。无论是搜索特定的信息，还是完成一系列需要在不同页面之间切换的操作，TARS都能轻松搞定。这不仅大大提高了工作效率，也让你的生活更加便捷。

工具集成：一个模型，多重功能

TARS内置了搜索、文件编辑、命令行操作等工具，支持跨工具灵活切换，处理复杂的工作流。无论你是想快速找到某个文件，还是需要运行一段代码脚本，TARS都能帮你实现。而且，它的MCP（模型上下文协议）工具更是锦上添花，使得TARS能够在不同的任务之间无缝切换，真正做到一机多用。

端到端自动化：从感知到行动的无缝衔接

采用一体化设计的TARS，将感知、推理和行动能力整合到了一个模型中。这意味着，从识别任务需求，到制定解决方案，再到最终执行，整个过程都可以自动完成，无需任何复杂配置。这种设计极大地降低了用户的使用门槛，即使是技术小白也能轻松上手。

2. 性能优势：超越竞争对手的高准确率

高准确率：数据见证实力

在VisualWebBench基准测试中，72B参数版本的TARS准确率达到了82.8%，超过了GPT-4（78.5%）和Claude（78.2%）。而在WebSRC测试中，7B版本以93.6分的成绩位居榜首，这充分展示了TARS在感知与推理方面的强大能力。

多版本选择：满足多样化的场景需求

为了适应不同的应用场景，TARS提供了2B、7B、72B三种参数规模的模型。无论是资源有限的小型企业，还是对性能要求极高的大型公司，都能在TARS中找到最适合自己的版本。

3. 桌面应用与用户体验：简洁而不简单

全新UI设计：直观互动，实时监控

TARS的桌面应用采用了全新的UI设计，支持浏览器显示、多模态元素、会话管理、模型配置、对话流可视化及状态跟踪等功能。用户可以通过直观的方式与TARS进行交互，并实时监控操作进展，享受前所未有的便捷体验。

自然语言控制：说话即操作

只需简单的自然语言指令，如"发送推文"、"查询天气"或"修改PPT背景色"，甚至是一些更为复杂的操作，如自动化订票、安装代码插件等，TARS都能迅速理解并执行。这让技术不再是冰冷的代码，而是可以真正理解和帮助人类的朋友。

4. 开发者友好性：共建开放生态

工作流编排：自由组合，定制专属流程

TARS支持开发者将各种GUI工具无缝连接起来，根据自己的需求生成最终输出。比如，你可以将搜索、浏览、链接探索等工具结合在一起，构建出适合自己的工作流，实现个性化的任务处理方式。

开源框架：共享知识，共同进步

作为一个开源项目，TARS为开发者提供了一个开放的平台。大家不仅可以在这里获取最新的技术资料，还可以分享自己的经验和见解，共同推动AI技术的发展。

5. 应用场景：无处不在的智能化助手

自动化办公：告别繁琐，拥抱高效

无论是自动处理邮件、日程管理，还是文档编辑和数据分析，TARS都能助你一臂之力。它就像是你身边的得力助手，时刻准备着为你解决各种问题。

复杂任务处理：应对挑战，游刃有余

对于一些较为复杂的任务，比如搜索并排序机票价格、安装代码插件、执行命令行脚本等，TARS同样表现出色。它不仅能帮助你节省时间，还能确保工作的准确性。

跨平台操作：打破界限，自由穿梭

TARS支持Mac、Windows等多种操作系统，并可操作手机应用，如播放音乐、搜索歌曲等。无论你身在何处，使用何种设备，TARS都能成为你最贴心的伙伴。

6. 与竞品对比：TARS的独特优势

对比Manus：开源社区的支持是关键

相较于闭源且功能受限的Manus，TARS在MCP协议支持和扩展性方面更具优势。此外，其开源社区的存在也为用户提供了更多的灵活性和支持。

超越GPT-4：视觉界面理解与复杂任务执行中的佼佼者

特别是在视觉界面理解和复杂任务执行方面，TARS的表现尤为突出。在VisualWebBench等测试中，TARS的准确率领先于其他竞争对手，证明了其在这一领域的卓越表现。

7. 使用方式：快速入门，轻松掌握

快速安装：一键开启智能之旅

想要开始使用TARS非常简单，只需通过GitHub下载桌面应用或使用Homebrew安装即可。只需一行命令，你就能立即体验到TARS带来的便利。

bash 复制代码

brew install --cask agent-tars

开发者接入：克隆仓库，自定义工作流

对于开发者来说，TARS同样提供了极大的便利。通过克隆仓库并运行，你可以根据自己的需求构建自定义工作流，享受开发的乐趣。

bash 复制代码

git clone https://github.com/bytedance/UI-TARS-desktop.git

8. 技术背景与研发亮点：背后的智慧结晶

训练方法：精益求精的技术追求

TARS采用了一套独特的训练方法，包括预训练、退火优化、反思调优等多个阶段，并结合在线学习机制，通过虚拟机生成新数据来提升性能。这种精心设计的训练流程，使得TARS在实际应用中表现得更加出色。

跨平台兼容性：无缝连接，多元体验

基于阿里巴巴的Qwen-VL模型进行改进，TARS支持多操作系统和设备联动。无论是在电脑上进行工作，还是在手机上享受娱乐，TARS都能给你带来流畅的体验。

9. TARS（字节跳动的多模态 AI 智能体）与 Manus（全球首款通用AI助手）的具体差异分析：

1. 定位与核心功能

维度	TARS	Manus
定位	多模态 AI 智能体，强调视觉解析、浏览器操作、命令行交互，实现端到端自动化任务处理。	通用AI代理（Agent），强调自主完成复杂任务，从规划到执行全流程自动化。
核心能力	- 视觉界面操作（网页、文件管理） - 多工具集成（搜索、文件编辑、命令行） - 跨模态推理（结合视觉和语言指令）	- 工具调用能力（如Excel、代码工具、API） - 任务拆解与执行（如筛选简历、股票分析） - 独立计算环境（云端异步操作）
技术特点	基于多模态大模型，支持 MCP（模型上下文协议），一体化设计。	基于 Monica架构，支持插件生态，强调 "思维+行动" 的闭环能力。

2. 技术实现与架构

维度	TARS	Manus
技术背景	- 开源项目，支持多语言（C++、Go、Python等） - 采用多阶段训练（预训练+在线学习） - 视觉与语言模型结合。	- 闭源（争议点之一） - 依赖插件系统和工具链（如Monica生态） - 强调"数字大脑"的学习与适应能力。
任务执行方式	通过视觉界面操作和多工具联动完成任务（如浏览器自动化）。	通过 API调用、代码生成、工具链集成完成任务（如生成网站、分析数据）。
扩展性	开源生态支持开发者自定义工作流，但需自行集成工具。	依赖Monica插件生态，可快速接入第三方工具（如雅虎金融API、代码编辑器）。

3. 应用场景对比

场景	TARS	Manus
办公自动化	自动化处理邮件、修改PPT格式、浏览器信息筛选。	筛选简历、生成报告、制作旅行手册、搭建网站。
复杂任务处理	订票、代码插件安装、跨平台操作（如手机应用控制）。	股票分析（Python代码编写+数据可视化）、购房决策（多维度数据整合）。
跨模态交互	通过视觉界面操作网页或文件，结合自然语言指令。	依赖文本指令，但通过工具调用实现结果交付（如生成PDF、3D动画）。

4. 技术优势与争议

维度	TARS	Manus
优势	- 开源生态，开发者友好 - 视觉与浏览器操作能力领先（如VisualWebBench测试） - 支持多操作系统。	- 自主任务执行能力突出 - 云端异步操作，解放用户设备 - 任务拆解能力（如购房需求分解为多个步骤）。
争议与短板	- 依赖视觉界面，对纯文本任务（如代码生成）可能不如Manus直接。	- 被质疑为"套壳工具"（依赖Monica插件生态） - 闭源引发信任问题 - 内测邀请码炒作（曾炒至10万元）。

10. 未来展望：无限可能，共同期待

随着技术的不断进步，TARS的潜力也在持续释放。未来，我们有望看到TARS进一步拓展至更复杂的任务自动化领域，如全栈开发辅助、多设备协同等。同时，在行业定制化方面，TARS也可能在金融、医疗等领域发挥重要作用。而与大模型生态的整合，则将进一步提升TARS的能力，使其成为真正的全能型AI助手。

总之，TARS作为字节跳动在AI Agent领域的重要布局，凭借其多模态能力、高准确率以及开源生态，正在逐步实现"AI真正理解并操作计算机"的目标。无论是个人用户还是开发者，都将从中受益匪浅。让我们一起期待TARS带给我们更多惊喜吧！