01 AI 已经很会思考问题，但为什么还不能把事办完整？
假如你要做这样一个任务："打开xx APP，查找从昨晚到现在，与某品牌有关的负面内容；并逐条记录内容的标题、发布时间和互动数据；如果有疑似投诉的帖子，需要进入详情页取证；最后，把所有结果汇总成一份舆情简报。"
对人来说，这项任务相当于一串熟悉的操作：打开 APP、搜索关键词、切换排序、滚动页面、进入详情页、截图取证、复制链接、整理结果。但对传统 AI 来说，这里面却隔着一道很现实的鸿沟------它可以告诉你应该怎么做，却未必能替你在真实界面里完成这些动作。
过去，企业主要通过 API、脚本或 RPA 来跨越这道鸿沟。它们能做很多事，但都有各自清晰的适用边界：API 依赖系统开放接口；脚本与 RPA 依赖预先配置的流程和界面元素；一旦面对没有 API 的 APP、频繁变化的页面、长尾操作或需要语义判断的流程，它们的自动化就容易卡住。
OS Agent 试图填补的，正是 API、脚本和 RPA 都覆盖不到的空白------不依赖开放接口、不预先写死每一步，面对易变的页面和需要临场判断的长尾任务，像人一样看懂屏幕、灵活操作，直到把结果真正交付出来。
场景示例
手机 APP 自动化测试
电脑上企业应用操作
浏览器_信息收集
02 什么是 OS Agent？
OS Agent 是一类面向操作系统和图形界面的执行型智能体。用户用自然语言说清目标后，它能够识别屏幕上的内容，理解当前目标，然后规划步骤，并调用鼠标键盘或触控能力来执行动作，并持续观察结果，直到完成任务、明确失败，或在关键节点请求人工介入。
它的工作机制可以概括为一个持续的循环：
1. 看懂现场： 识别屏幕上的内容、控件与当前状态。
2. 规划下一步： 结合任务目标判断接下来该点击、输入、等待还是切换页面。
3. 执行动作： 操作鼠标、键盘或触屏，必要时调用脚本、工作流和系统工具。
4. 检查结果： 观察页面是否发生预期变化，判断目标是否真正达成。
5. 处理异常： 遇到弹窗、网络波动、界面变化或执行失败时，重试、调整路径或请求人工接管。
因此，OS Agent 并不是"给大模型接上一套鼠标键盘"这么简单，它提供的是一套完整的执行系统：模型负责理解与决策，执行环境提供真实工作现场，工程化能力负责技能、流程与异常恢复，治理能力则保证权限、安全、审计与人机协同。
03 一张图看懂 OS Agent 产品全景
接下来，将从企业系统侧、OS Agent 执行引擎、持续优化闭环这三个视角，带你看清 OS Agent 全貌：
左侧 · 企业系统侧：业务系统通过 CLI 或 OpenAPI 下达任务，租户配置预设运行参数，企业级治理提供权限控制、过程审计与人工接管能力。
中间 · OS Agent 执行引擎：核心智能层理解目标、规划步骤、调用技能、校验结果；向下驱动 CUA（电脑端）和 MUA（移动端），分别在云端桌面沙箱和云手机环境中完成操作。
右侧 · 持续优化闭环：所有执行轨迹沉淀为数据底座，通过 Script 成功率分析、GUI 模型 SFT、Chain 组织合理性优化，持续反哺执行引擎，形成越用越聪明的正向循环。
04 两类执行能力：CUA 与 MUA
OS Agent 的执行能力按工作现场分为两类：电脑端的 CUA（Computer Use Agent）和移动端的 MUA（Mobile Use Agent）。它们在不同界面和业务现场中承担"执行者"的角色，不是彼此替代的关系。当然，一个企业流程也可能同时调用两者：CUA 在网页后台下载任务清单，MUA 进入 APP 完成操作，再由 CUA 把结果录入企业系统。
CUA：让 AI 操作浏览器和电脑
CUA 面向的是浏览器与桌面 OS 场景。它通过多模态模型来理解屏幕，自主规划步骤，并执行鼠标键盘动作，完成以往由人坐在电脑前处理的任务。
它适合以下几类工作：
- 信息检索与整理： 在多个网页或系统中搜索信息，提取关键字段并汇总。
- 跨系统搬运： 从一个企业后台读取数据后，再录入到另一个没有标准接口的系统。
- 浏览器流程： 完成表单填写、后台配置、内容录入、文件上传与结果核验等流程。
- 桌面软件操作： 处理必须依赖图形界面的办公软件或内部工具。
对于开发者而言，CUA 的价值并不只是"自动点击"，关键是能把真实桌面环境、浏览器、文件系统、脚本、技能和观测能力组织成一套可调用的执行能力。自此，企业不必为每一个长尾系统单独等待 API 接入，也不必从零建设执行环境、权限体系和异常处理机制。
MUA：让 AI 进入 Android 和 APP
MUA 主要面向 Android OS 与移动 APP 场景。它运行在云手机上，基于视觉模型来识别界面、理解任务、规划动作，并通过触控操作完成流程。
移动端的特殊之处在于，许多业务就发生在 APP 内，比如：内容平台运营、商家版 APP、私域沟通、移动端商品调研、舆情巡检、直播辅助与 APP 质量保障。它们往往没有完整开放的 API，或者 API 无法覆盖到消费者能够看到的页面和进行的操作。
例如，一项商品调研任务可能要求 MUA 打开抖音商城，设置物流时效、服务权益与保质期等筛选条件来搜索指定品类，再按销量排序，最后逐条采集商品、价格与店铺信息。这里不仅有点击和输入，还需要识别页面状态、滚动列表、判断是否已完成筛选，并结构化返回最终结果。
云手机是 MUA 的工作现场，而不是一个泛化的 Agent 底座。 当任务同时需要 Android 原生 APP、长期保留登录与会话状态、按需并发调度设备，并满足账号隔离和过程审计时，云手机才体现出不可替代的价值。
05 为什么"执行环境"与模型同样重要？
如果说模型是 OS Agent 的大脑，那么云端桌面、浏览器、沙箱和云手机等执行环境，就是它的办公室与设备。没有稳定的执行环境，再聪明的模型也可能因为环境不可用、状态丢失或权限失控而无法完成任务。
想要打造企业级执行环境，至少要回答四个问题：
- 任务在哪里运行？ 电脑端需要可隔离的桌面或浏览器环境，移动端需要真实可用的 Android 与 APP 环境。
- 状态如何保留？ 账号登录、文件、Cookie、应用数据和长会话状态能否持续存在，决定了 Agent 能否承接连续业务。
- 如何规模化？ 任务高峰期能否快速扩容，多个账号和任务之间能否隔离，决定了方案能否从 Demo 进入生产。
- 如何治理？ 谁有权下达任务、Agent 做过什么、失败在哪里、何时需要人工确认，都必须有记录和边界。
这也是 OS Agent 与单一模型能力的关键区别：它关注的不只是某一次操作能否成功，而是能否在真实业务里持续、可控地完成任务。
06 MUA 实操 Demo：从查资料到交结果
以零售商品调研为例，用户可以直接描述目标：
打开抖音 APP，在商城搜索"坚果"；筛选"24 小时发货""包邮"和"保质期 12 个月及以上"条件；按销量排序，查看排名靠前的商品、价格、销量与店铺名称，并返回汇总。
MUA 接到任务后，需要完成的不是一个固定脚本，而是一条动态执行链：
-
确认 APP 与账号处于可用状态。
-
进入商城并搜索关键词。
-
识别并设置多个筛选条件。
-
检查筛选状态，切换销量排序。
-
逐屏浏览并采集所需字段。
-
整理结果，回传必要的截图或证据。
如果执行中途出现登录、验证码、付款、发布等敏感动作，Agent 应当暂停并请求人工确认，而不是为了"自动化率"越过风险边界。人工处理完成后，任务可以继续执行。
07 如何让 OS Agent 的执行成功率超过 95%？
从上线到现在，OS Agent 的能力并不是一次性跳变完成，而是沿着"先能跑、再跑准、再跑省"这条路径逐步打磨。每一步解决的，都是上一步暴露出来的新瓶颈。
变准：从"点不准"到成功率约 95%
刚跑通端到端链路时，Agent 最常见的问题是"点不准"------屏幕上明明有个按钮，但模型给出的坐标偏了，点到旁边的空白处。
- 统一 Grounding 感知逻辑：MUA 典型任务成功率从约 68% 拉到约 81%（+12.9pp）。
- 规范工具输出格式：解决"调错工具、传错参数"这类输出不规范的问题，准确率再提 4.3pp。
- 到 2026 年 10 月，线上有效任务成功率稳定在约 95% （移动端）和 97% （桌面端）。
变快：单任务耗时下降约三成
早期，每个动作都要截一次图、问一次主模型，一个简单任务要走几十轮往返。基于 OS Agent，在典型 A/B 测试中，平均远端执行耗时从 93.6 秒降到 64.9 秒。
- 确定动作不走主模型：把"点一个已知位置的按钮"这类确定动作，从主模型循环中剥离，端到端耗时下降约 29%。
- 冷启动优化：首轮截图等待时间大幅缩短。
变省：Token 消耗下降约两成
在批量运营场景中，成本直接决定能不能规模化。现在，通过 OS Agent，同样的预算能跑更多任务，或者单任务成本更低。
- 规范工具输出：无效 Token（非法调用重试、错误参数重跑）减少了约 22%。
- 确定动作轻量化：Runtime Token 下降约 20%。
核心思路：让主模型只做它必须做的决策，其余交给更轻、更确定的路径。
08 OS Agent 适合什么，不适合什么？
现在擅长什么
- 信息采集与整理：在主流 APP 里搜索、浏览、提取信息并总结，这些是 OS Agent 应用较高的场景。
- 标准流程操作：按既定路径完成一组固定动作，比如"搜某类商品→记录价格和销量→整理成表格"、"读几篇笔记→提炼卖点→生成草稿"。
- 内容发布类闭环：信息已经备齐、只需要按规范发到指定账号（如发一条抖音、回一条私信）。
- 重复执行的批量化任务：同一类任务跑很多次（比如每天采集一次某类商品价格）。
现在不擅长什么
- 需要登录、扫码、验证码或人工审批的环节：这类任务会触发用户中断（request_user），需要人工介入一次才能继续。如果你的业务链路里这些环节不可避免，要预留人工兜底。
- 超长链路任务：步骤特别多、页面跳转特别深的任务，容易触达最大步骤上限（用户可自行设置最大步骤）。目前来看，单任务动作超过 20--30 步，就要考虑拆分成多个子任务。
- 正确性要求极高的任务：比如"发到正确的账号""数据不能写错"等任务，模型自判完成时，不一定真的做对了，存在一定的幻觉概率。在关键动作上，建议加人工确认节点，或把 OS Agent 作为执行层，业务判断交给上层。
09 落地建议
企业用户：可以从一条"人很累、机器可验证"的流程开始。 企业可优先选择重复频率高、输入输出清晰、结果能够核验的任务，让 Agent 先做信息采集和草稿，再逐步扩展到执行，并在关键节点始终保留人工把关流程。
开发者：需要同时设计任务接口与运行治理。 除了描述任务目标，开发者还应定义输入、输出、完成条件、失败状态、超时、重试、人工接管点和审计记录。把一个宏大任务拆成多个可观测、可恢复的小闭环，通常比让 Agent"一把梭"更稳定。
OS Agent 的意义，不是把每一个人机界面都变成无人区，而是让 AI 从"提出建议"进一步走向"交付结果"。当它能在合适的执行环境中安全动手、随时接受人工监督，并对结果负责时，企业数字员工才真正有了可落地的形态。
下一篇预告： OS Agent 为什么能"看懂并操作界面"？我们将从感知、规划、Grounding、工具调用、结果校验与异常恢复出发，拆解一条真实任务是如何被执行完成的。
相关链接
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产品体验：火山引擎 AI 体验中心 - OS Agent --- 在线体验 CUA / MUA 能力：exp.volcengine.com/ai-cloud-na...
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产品文档：
Computer Use Agent（CUA） --- 火山引擎官网产品页：www.volcengine.com/docs/6394/2...
Mobile Use Agent（MUA） --- 火山引擎官网产品页：www.volcengine.com/product/Mob...
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GitHub 示例：
CUA 快速开始 --- 电脑端 OS Agent 接入示例：github.com/volcengine/... Start/ComputerUseAgent
MUA 快速开始 --- 移动端 OS Agent 接入示例：github.com/volcengine/... Start/MobileUse