UI-TARS桌面版终极指南:智能GUI工具快速上手与模型配置详解
2026-02-07 05:28:28作者:胡易黎Nicole
UI-TARS桌面版是一款革命性的智能GUI操作工具,能够通过自然语言指令实现桌面自动化任务。这款基于先进视觉语言模型(VLM)的桌面助手让电脑操作变得前所未有的简单高效。无论您是普通用户还是开发者,都能快速掌握这款强大的AI工具。
🚀 系统环境与安装准备
在开始安装UI-TARS桌面版之前,请确保您的系统满足以下要求:
操作系统兼容性:
- macOS 10.14及以上版本
- Windows 10及以上版本
- 目前建议在单显示器环境下使用,多显示器配置可能导致部分功能异常
浏览器支持(适用于浏览器操作模式):
- Chrome系列(稳定版/测试版/开发版/Canary版)
- Edge系列(稳定版/测试版/开发版/Canary版)
- Firefox系列(稳定版/测试版/开发版/Nightly版)
macOS系统安装全流程
应用安装步骤:
- 下载完成后,将"UI TARS"应用拖拽至"应用程序"文件夹
- 完成系统权限配置后即可启动应用
权限配置关键环节:
- 进入系统设置 > 隐私与安全性 > 辅助功能,启用UI TARS权限
- 进入系统设置 > 隐私与安全性 > 屏幕录制,添加UI TARS权限
启动应用:完成上述步骤后,打开UI TARS应用即可看到主界面,开始您的智能桌面操作之旅。
Windows系统快速安装
Windows版本的安装过程更加简便,直接运行安装程序即可完成安装并看到应用主界面。
🤖 模型配置:两大主流方案详解
UI-TARS桌面版支持对接多种模型服务,下面详细介绍两种最受欢迎的配置方案。
方案一:Hugging Face平台模型接入
模型部署流程:
- 在Hugging Face平台找到UI-TARS-1.5-7B模型
- 点击"Deploy from Hugging Face"按钮开始部署
连接信息获取:
- 按照部署指南获取Base URL、API Key和Model Name
- 确保Base URL以'/v1/'结尾
应用配置示例:
Language: en
VLM Provider: Hugging Face for UI-TARS-1.5
VLM Base URL: 您的Base URL
VLM API KEY: 您的API Key
VLM Model Name: 您的模型名称
方案二:火山引擎模型对接
访问模型页面:
- 登录VolcEngine平台,找到Doubao-1.5-UI-TARS模型
API信息获取步骤:
- 点击"立即体验" > "API接入"
- 在STEP 1获取API Key
- 在STEP 2的OpenAI SDK标签页获取Base Url和Model name
配置参数示例:
Language: cn
VLM Provider: VolcEngine Ark for Doubao-1.5-UI-TARS
VLM Base URL: https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
VLM API KEY: 您的API Key
VLM Model Name: doubao-1.5-ui-tars-250328
⚙️ 预设配置管理技巧
UI-TARS桌面版提供了灵活的预设配置管理功能,支持本地和远程两种导入方式。
本地预设导入
从本地文件导入预设配置时,您可以选择YAML格式的配置文件,快速复用已有的模型参数设置。
远程预设配置
通过远程URL导入预设配置,支持自动更新功能,特别适合团队协作场景。
🎯 快速上手:任务执行实战演示
场景选择与任务启动
在开始新会话前,选择适合的使用场景,确保获得最佳的操作体验。
任务执行流程:
- 在输入框中输入自然语言指令
- UI-TARS将自动解析并执行相应的GUI操作
- 实时查看任务执行状态和结果
全局设置管理
通过设置界面,您可以统一管理所有模型参数、API配置和系统设置。
💡 使用技巧与最佳实践
模型选择建议:
- 根据您的语言需求选择合适的VLM Provider
- 不同模型在特定任务上的表现可能存在差异
性能优化提示:
- 确保网络连接稳定
- 根据硬件配置调整相关参数
- 定期更新模型以获得最新功能
📈 进阶功能探索
对于希望深入了解UI-TARS桌面版的用户,建议进一步学习:
- 详细设置指南:深入理解VLM/聊天参数配置
- 模型部署细节:掌握不同平台的部署方法
- 性能调优策略:根据实际使用场景优化配置参数
通过本文的详细指导,您已经掌握了UI-TARS桌面版从安装部署到模型配置的完整流程。这款强大的智能GUI工具将彻底改变您与电脑交互的方式,无论是日常办公还是开发测试,都能带来前所未有的效率提升。开始您的智能桌面操作之旅吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
564
3.82 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
892
659
Ascend Extension for PyTorch
Python
375
443
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
348
199
昇腾LLM分布式训练框架
Python
116
145
暂无简介
Dart
795
197
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.36 K
775
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.12 K
268
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359









