简介

​​Windows-Use​​ 是一个开创性的开源自动化代理框架，允许AI直接在GUI层面与Windows操作系统交互。该项目通过桥接大型语言模型（LLM）与Windows API，实现了无需计算机视觉模型的真正智能自动化，让AI能够执行打开应用程序、点击按钮、输入文本、执行shell命令等操作，彻底改变了Windows自动化的实现方式。

🔗 ​GitHub地址​：

https://github.com/CursorTouch/Windows-Use

⚡ ​核心突破​：

无计算机视觉的自动化 · 直接GUI层交互 · LLM原生控制

---

解决的行业痛点

​传统自动化痛点​	​Windows-Use解决方案​
计算机视觉模型不稳定且昂贵	直接API调用，无需CV模型
屏幕分辨率变化导致识别失败	直接访问UI元素，分辨率无关
自动化脚本脆弱难以维护	基于LLM的智能适应和修复
多语言界面支持困难	原生支持任何语言界面
需要复杂的环境配置	简单安装，开箱即用

---

核心功能架构

1. ​系统架构概览​

2. ​功能矩阵​

​功能类别​	​具体能力​	​技术实现​
UI自动化	按钮点击、文本输入、列表选择	UI Automation API
系统控制	电源管理、设置调整、模式切换	Windows System API
应用程序管理	启动/关闭应用、窗口管理、焦点控制	Process API + Window Management
文件操作	文件创建、编辑、保存、组织	File System API
Shell集成	命令执行、脚本运行、系统信息获取	PowerShell Integration

3. ​技术优势​

• ​零视觉依赖​：不依赖OCR或图像识别

• ​原生速度​：直接API调用，毫秒级响应

• ​智能适应​：LLM驱动，适应UI变化

• ​跨版本兼容​：支持Windows 7-11全系列

• ​多语言支持​：自动处理多语言界面

---

安装与配置

环境要求

• ​操作系统​：Windows 7/8/10/11

• ​Python​：3.12或更高版本

• ​内存​：至少4GB RAM

• ​权限​：管理员权限（部分功能）

一键安装

# 使用uv安装（推荐）
uv pip install windows-use

# 或使用pip安装
pip install windows-use

# 验证安装
python -c "import windows_use; print('安装成功')"

环境配置

# 克隆仓库（开发模式）
git clone https://github.com/CursorTouch/Windows-Use.git
cd Windows-Use

# 安装开发依赖
uv sync

# 配置环境变量
cp .env-example .env

模型配置

# 配置LLM提供商（支持OpenAI、Gemini、本地模型等）
import os
os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = "your-google-api-key"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-your-openai-key"

# 或使用本地模型
os.environ["LOCAL_MODEL_PATH"] = "path/to/your/model"

---

使用指南

1. ​基础使用模式​

from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
from windows_use.agent import Agent
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

# 初始化LLM和代理
llm = ChatGoogleGenerativeAI(model='gemini-2.0-flash')
agent = Agent(llm=llm, browser='chrome', use_vision=True)

# 执行任务
query = input("Enter your query: ")
agent_result = agent.invoke(query=query)
print(agent_result.content)

2. ​直接控制示例​

from windows_use import WindowsController

# 创建控制器实例
controller = WindowsController()

# 执行各种操作
controller.open_application("notepad")  # 打开记事本
controller.type_text("Hello, Windows-Use!")  # 输入文本
controller.click_button("File->Save")  # 点击菜单
controller.save_file("test.txt")  # 保存文件

3. ​高级自动化工作流​

from windows_use import AutomatedWorkflow

# 定义复杂工作流
workflow = AutomatedWorkflow(
    name="daily_setup",
    steps=[
        {"action": "open_app", "app": "chrome", "url": "https://news.site"},
        {"action": "wait", "seconds": 5},
        {"action": "open_app", "app": "outlook", "check_email": True},
        {"action": "open_app", "app": "slack", "check_messages": True},
        {"action": "system", "command": "echo Daily setup completed"}
    ]
)

# 执行工作流
workflow.run()

4. ​命令行界面使用​

# 直接通过命令行执行任务
windows-use "打开记事本并输入文本"
windows-use "切换到亮色模式"
windows-use "保存当前文件到桌面"

# 使用特定模型
windows-use --model gemini "整理我的桌面文件"
windows-use --model local "配置系统设置"

---

应用场景实例

案例1：智能文档处理

​场景​：自动处理日常文档任务

​解决方案​：

from windows_use import DocumentAgent

doc_agent = DocumentAgent()

# 自动化文档工作流
def automate_document_workflow():
    doc_agent.open_word()  # 打开Word
    doc_agent.create_new_document()  # 创建新文档
    doc_agent.insert_text("项目报告")  # 插入标题
    doc_agent.format_heading(level=1)  # 设置标题格式
    doc_agent.insert_table(rows=5, cols=3)  # 插入表格
    doc_agent.save_as("project_report.docx")  # 保存文档
    doc_agent.print_document()  # 打印文档

# 执行自动化
automate_document_workflow()

​成效​：

• 文档创建时间减少 ​80%​​

• 格式一致性 ​100%​​

• 多语言文档支持

案例2：系统配置管理

​场景​：企业IT批量配置工作站

​自动化脚本​：

from windows_use import SystemConfigurator

configurator = SystemConfigurator()

# 批量系统配置
def configure_workstations():
    configurator.set_power_plan("high_performance")  # 设置高性能电源计划
    configurator.set_theme("light")  # 设置为亮色主题
    configurator.disable_unnecessary_services()  # 禁用不必要的服务
    configurator.install_software("chrome")  # 安装必要软件
    configurator.configure_firewall_rules()  # 配置防火墙规则
    configurator.generate_report()  # 生成配置报告

# 远程执行配置
configurator.execute_remote("workstation-01", configure_workstations)

​价值​：

• 配置时间从 ​2小时→5分钟​

• 配置错误率 ​降低95%​​

• 支持 ​无人值守​ 批量部署

案例3：开发环境搭建

​场景​：新员工开发环境快速搭建

​智能环境配置​：

from windows_use import DevelopmentSetup

dev_setup = DevelopmentSetup()

# 一键开发环境配置
def setup_development_environment():
    # 安装开发工具
    dev_setup.install_vscode()
    dev_setup.install_git()
    dev_setup.install_nodejs()
    dev_setup.install_python()
    
    # 配置开发环境
    dev_setup.clone_repository("https://github.com/company/project.git")
    dev_setup.install_dependencies()
    dev_setup.configure_ide()
    dev_setup.setup_debugging()
    
    # 验证安装
    dev_setup.run_tests()
    dev_setup.generate_setup_report()

# 执行设置
dev_setup.auto_setup()

​优势​：

• 环境搭建时间 ​从1天→15分钟​

• 环境一致性 ​100%​​

• 自动生成文档和报告

---

高级功能与集成

1. ​与现有系统集成​

from windows_use import EnterpriseIntegrator

integrator = EnterpriseIntegrator()

# 集成企业系统
integrator.connect_to_active_directory()  # 连接AD
integrator.integrate_with_sccm()  # 集成SCCM
integrator.connect_to_service_now()  # 集成ServiceNow
integrator.sync_with_jira()  # 同步JIRA任务

# 自动化企业工作流
enterprise_workflow = integrator.create_workflow(
    "employee_onboarding",
    steps=["setup_account", "deploy_hardware", "install_software", "train_employee"]
)

2. ​安全与控制​

from windows_use import SecurityManager

security = SecurityManager()

# 安全配置
security.enable_audit_logging()  # 启用审计日志
security.set_execution_limits(max_actions=100)  # 设置执行限制
security.configure_sandbox()  # 配置沙箱环境
security.set_approval_workflow()  # 设置审批流程

# 安全执行模式
with security.safe_mode():
    agent.invoke("执行敏感操作")

3. ​监控与报告​

from windows_use import MonitoringDashboard

dashboard = MonitoringDashboard()

# 实时监控
dashboard.monitor_agent_activity()  # 监控代理活动
dashboard.track_system_changes()  # 跟踪系统变更
dashboard.generate_performance_reports()  # 生成性能报告

# 告警配置
dashboard.set_alerts(
    critical_actions=True,
    resource_usage=True,
    unexpected_behavior=True
)

---

企业级部署方案

1. ​集中管理部署​

# deployment-config.yaml
version: '3.8'
services:
  windows-use-controller:
    image: windowuse/enterprise-edition
    environment:
      - LLM_PROVIDER=azure_openai
      - API_KEY=${AZURE_OPENAI_KEY}
      - MAX_CONCURRENT_AGENTS=20
    ports:
      - "8080:8080"
    volumes:
      - ./config:/app/config
      - ./logs:/app/logs

  monitoring-service:
    image: windowuse/monitoring
    environment:
      - PROMETHEUS_ENABLED=true
      - GRAFANA_ENABLED=true
    ports:
      - "9090:9090"
      - "3000:3000"

2. ​安全策略配置​

# 企业安全策略
security_policy = {
    "allowed_actions": [
        "app_launch",
        "file_operations",
        "system_settings"
    ],
    "restricted_actions": [
        "registry_edit",
        "system_shutdown",
        "network_config"
    ],
    "approval_required": [
        "software_installation",
        "firewall_changes"
    ],
    "audit_logging": {
        "enabled": True,
        "retention_days": 365,
        "alert_on": ["critical_actions"]
    }
}

3. ​扩展性配置​

# 水平扩展配置
scaling:
  max_agents: 100
  resource_limits:
    cpu: "4"
    memory: "8Gi"
  auto_scaling:
    enabled: true
    min_agents: 5
    max_agents: 50
    metrics:
      - type: cpu
        threshold: 80
      - type: memory  
        threshold: 85

---

开发者资源

1. ​自定义操作开发​

from windows_use import BaseAction

class CustomAction(BaseAction):
    name = "custom_operation"
    description = "自定义操作示例"
    
    def execute(self, parameters):
        # 实现自定义逻辑
        result = self._perform_custom_operation(parameters)
        return {"status": "success", "result": result}
    
    def _perform_custom_operation(self, params):
        # 具体的业务逻辑
        return f"操作完成: {params}"

# 注册自定义操作
WindowsController.register_action(CustomAction)

2. ​插件系统​

# 开发插件
from windows_use import PluginBase

class CustomPlugin(PluginBase):
    def initialize(self):
        self.register_routes()
        self.register_actions()
    
    def register_routes(self):
        self.app.route('/custom-endpoint', methods=['POST'])(self.custom_endpoint)
    
    def custom_endpoint(self):
        return {"message": "自定义端点响应"}

# 使用插件
controller.load_plugin(CustomPlugin)

3. ​API扩展​

from flask import Flask
from windows_use import APIExtension

app = Flask(__name__)
api_ext = APIExtension(app)

# 添加自定义API端点
@api_ext.add_route('/api/custom', methods=['POST'])
def custom_api_endpoint():
    return {"status": "success", "data": "custom response"}

# 启动扩展API
api_ext.start(port=8080)

---

🚀 ​GitHub地址​：

https://github.com/CursorTouch/Windows-Use

📊 ​性能数据​：

毫秒级响应 · 99.9%可靠性 · 支持100+并发操作

​Windows-Use正在重新定义Windows自动化——通过让AI直接与操作系统交互，它消除了传统自动化的脆弱性和复杂性。正如用户反馈：

"从繁琐的脚本编写到自然语言指令，Windows-Use让自动化变得如此简单和强大"

该框架已被企业IT部门、软件开发团队、系统管理员广泛采用，累计执行 ​超过1000万次​ 自动化操作，成为Windows自动化领域的新标准。