使用场景

案例一：研究人员使用CogAgent-9B-20241220模型来开发一个能够自动完成软件测试的GUI代理。

案例二：开发者利用该模型创建一个能够根据用户指令自动执行网页操作的自动化工具。

案例三：企业使用CogAgent-9B-20241220模型来提升其软件产品的用户体验，通过自动化常见任务减少用户的操作复杂度。

产品特色

• GUI感知：模型能够理解和处理图形用户界面（GUI）相关的任务。

• 推理预测：模型能够进行准确的推理预测，帮助执行GUI任务。

• 动作空间完整性：模型能够理解和执行完整的动作空间，覆盖多种GUI操作。

• 任务泛化性：模型具备良好的任务泛化能力，能够处理多种不同的GUI任务。

• 双语交互：模型支持中文和英文的交互，满足不同语言用户的需求。

• 多阶段训练：模型通过多阶段训练优化，提高了性能和准确性。

• 策略改进：模型采用了策略改进，以提高GUI任务的执行效率。

使用教程

1. 访问GitHub页面获取模型运行的具体示例。

2. 根据模型输入输出指南格式化用户输入，并解释格式化输出。

3. 注意提示连接过程，参考GitHub上的具体代码示例进行用户输入提示的连接。

4. 使用模型时，确保遵循模型许可协议。

5. 根据任务需求，构造合适的输入命令，例如搜索、点击、过滤等操作。

6. 运行模型并观察输出结果，根据输出调整输入命令以优化任务执行。

7. 参与社区讨论，与其他用户交流模型使用经验和技巧。