【GitHub开源AI精选】Step-GUI：阶跃星辰推出的高效GUI自动化AI Agent
Step-GUI是一个专注于图形用户界面（GUI）操作的AI Agent系列模型，包含云侧模型Step-GUI和端侧模型Step-GUI Edge。它通过自进化训练流程和校准步进奖励系统（CSRS），将模型生成的交互轨迹转化为高质量训练数据，显著降低标注成本，同时提升模型性能。Step-GUI在多个基准测试中表现出色，如AndroidWorld和ScreenShot-Pro等，展现了其在GUI自动
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前言
在人工智能领域，随着技术的不断发展，AI Agent在各种应用场景中的应用越来越广泛。Step-GUI作为阶跃星辰推出的AI Agent系列模型，凭借其强大的功能和创新的技术，为GUI自动化任务带来了新的突破。本文将详细介绍Step-GUI项目的背景、核心功能、技术原理、应用场景以及快速使用方法，帮助读者全面了解这一前沿技术。
一、项目概述
Step-GUI是一个专注于图形用户界面（GUI）操作的AI Agent系列模型，包含云侧模型Step-GUI和端侧模型Step-GUI Edge。它通过自进化训练流程和校准步进奖励系统（CSRS），将模型生成的交互轨迹转化为高质量训练数据，显著降低标注成本，同时提升模型性能。Step-GUI在多个基准测试中表现出色，如AndroidWorld和ScreenShot-Pro等，展现了其在GUI自动化任务中的强大能力。
二、核心功能
（一）智能化任务执行
Step-GUI能够像人类用户一样操作各种应用程序，完成从简单到复杂的任务，如点击按钮、滑动屏幕、输入文本等。
（二）广泛的平台兼容性
借助GUI-MCP协议，Step-GUI能够跨越不同设备和操作系统，实现无缝衔接，支持Android、iOS、Windows、macOS等多种操作系统。
（三）坚实的隐私屏障
采用端云协同架构，将敏感数据保留在本地设备端，仅将必要的语义信息传输至云端，确保用户隐私。
（四）高效的任务协作处理
云侧大模型负责高级推理和任务拆解，端侧小模型负责具体操作执行，二者协同作战，实现复杂任务的高效达成。
（五）逼真的场景模拟
能够精准模拟真实用户的行为模式，胜任社交互动、在线购物、影音娱乐等日常高频场景中的各项任务。
三、技术揭秘
（一）多模态大语言模型
Step-GUI基于强大的多模态大语言模型（如Qwen3-VL），能够理解和生成自然语言指令，并将其转化为具体的GUI操作。模型通过视觉输入和语言指令的结合，实现对界面元素的精准定位和操作。
（二）自进化训练框架
通过校准步进奖励系统（Calibrated Step Reward System, CSRS），将模型生成的操作轨迹转化为高质量的训练数据。CSRS通过轨迹级别的验证信号，确保数据的准确性和可靠性，同时用LLM生成的详细推理链，提升模型的泛化能力。
（三）端云协同架构
Step-GUI采用端云协同的工作模式。端侧模型（如Step-GUI Edge）负责在本地设备上执行具体的操作任务，确保隐私保护和低延迟响应；云侧模型负责处理复杂的逻辑推理和任务拆解，提供更强的语义理解和泛化能力。
（四）GUI-MCP协议
为实现跨平台的标准化交互，Step-GUI提出GUI-MCP（Model Context Protocol）协议。协议通过分层架构，将设备操作抽象为原子操作和复合任务，支持低级操作和高级任务委托，同时确保数据在本地处理，保护用户隐私。
（五）强化学习与数据迭代
Step-GUI使用强化学习（如Group Relative Policy Optimization, GRPO）进行训练，通过与环境的交互不断优化模型的决策能力。同时，通过自进化训练流程，模型能不断从自身生成的数据中学习，提升性能。
四、应用场景
（一）个人日常任务自动化
Step-GUI能够自动完成个人设备上的各种日常任务，例如自动回复社交消息、管理群聊、在生活服务应用中下单和支付等。它能够模拟真实用户的行为模式，帮助用户高效处理日常事务，节省时间和精力，提升生活便利性。
（二）企业级自动化任务
在企业办公场景中，Step-GUI可以在办公软件中自动完成数据录入、文档编辑和邮件发送等任务。通过高效的任务自动化，它能够显著提升企业办公效率，优化工作流程，减少人工操作带来的错误和时间浪费，助力企业实现数字化转型。
（三）智能家居与物联网
Step-GUI可以控制智能家居设备，设置场景模式，实现灯光、空调等设备的自动化控制。它能够根据用户设定的规则或指令，自动完成设备的开关、调节等操作，提升家居生活的便利性和舒适度，让用户享受更加智能化的家居体验。
（四）游戏与娱乐
在游戏和娱乐领域，Step-GUI能够自动完成游戏中的重复性任务，例如自动打怪、收集资源等，帮助玩家节省时间和精力。此外，它还可以在视频平台自动播放、收藏、评论视频，增强用户的娱乐体验，让用户更加轻松地享受游戏和娱乐内容。
（五）教育与学习
Step-GUI可以在在线学习平台自动播放课程、提交作业，在学习管理工具中创建任务、记录进度等。它能够帮助学生和教育工作者更好地管理学习过程，提高学习效率，让学习更加便捷和高效，助力教育领域的数字化发展。
五、快速使用
（一）环境准备
- Python环境
确保已安装Python 3.12+环境。如果未安装，可参考相关教程进行安装。 - LLM推理环境
推荐使用ollama进行本地部署。个人用户可直接下载并安装ollama的图形化版本，企业用户或有一定技术背景的用户可选择vllm方法。
# 下载并安装 Linux 最新版 Ollama AppImage
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
（二）模型部署
使用ollama下载并部署gelab-zero-4b-preview模型。
# 若尚未安装 huggingface cli，先执行此命令
pip install huggingface_hub
# 如果在国内下载速度较慢，可以尝试使用 镜像加速 "https://hf-mirror.com"
# WINDOWS 用户可以使用以下命令:
# $env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com"
# LINUX 和 MAC 用户可以使用以下命令:
# export HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"
# 从 huggingface 下载 gelab-zero-4b-preview 模型权重
hf download --no-force-download stepfun-ai/GELab-Zero-4B-preview --local-dir gelab-zero-4b-preview
# 将模型导入 ollama
cd gelab-zero-4b-preview
ollama create gelab-zero-4b-preview -f Modelfile
# windows 用户如遇报错，需要指定安装路径，例如：
# C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Ollama\ollama.exe create gelab-zero-4b-preview -f Modelfile
# 如果电脑配置较低，可以考虑量化模型以提升推理速度。注意，量化可能会带来一定的模型性能损失。
# 文档详细见：https://docs.ollama.com/import#quantizing-a-model
# 使用int8 精度量化模型（精度损失较小，模型尺寸变为4.4G ）：
ollama create -q q8_0 gelab-zero-4b-preview
# 使用int4 精度量化模型（精度损失较大，模型尺寸变为2.2G ）：
ollama create -q Q4_K_M gelab-zero-4b-preview
# 换回原始精度：
ollama create -q f16 gelab-zero-4b-preview
（三）推理测试
Windows 用户： 可以打开ollama app，选择模型 gelab-zero-4b-preview，发一条消息测试模型是否能够正确回复。
Mac 和 Linux 用户： 可以通过下面的命令测试模型是否安装成功：
curl -X POST http://localhost:11434/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gelab-zero-4b-preview",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello, GELab-Zero!"}]
}'
期望的输出应包含模型的回复内容，表示模型已成功安装并在运行。例如：
{"id":"chatcmpl-174","object":"chat.completion","created":1764405566,"model":"gelab-zero-4b-preview","system_fingerprint":"fp_ollama","choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":"Hello! I'm here to help with any questions or information you might need. How can I assist you today?"},"finish_reason":"stop"}],"usage":{"prompt_tokens":16,"completion_tokens":24,"total_tokens":40}}
若需要进一步安装搭建安卓设备执行环境请参考官网地址：
https://github.com/stepfun-ai/gelab-zero/blob/main/README_CN.md
六、结语
Step-GUI作为阶跃星辰推出的AI Agent系列模型，凭借其智能化任务执行、广泛的平台兼容性、坚实的隐私屏障、高效的任务协作处理和逼真的场景模拟等核心功能，为GUI自动化任务提供了强大的解决方案。其创新的技术原理和自进化训练框架，使其在多个基准测试中表现出色，展现了强大的性能和泛化能力。通过本文的介绍，相信读者对Step-GUI有了全面的了解。无论是个人用户还是企业开发者，都可以根据自身需求，利用Step-GUI实现高效的GUI自动化任务。
项目地址
- Step-GUI项目主页：https://ai-bot.cn/step-gui/
- GitHub仓库：https://github.com/stepfun-ai/gelab-zero
- 技术论文：https://github.com/stepfun-ai/gelab-zero/blob/d1cd0c7be83e234b66dbec4c5554f5fde44dce08/report/Step-GUI_Technical_Report.pdf
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