🖥️ screen-use

browser-use, но для всего рабочего стола.

Дайте любому ИИ-агенту глаза 👀 и руки 🖐️ в Windows — позвольте Claude, Kimi, Cursor или вашему собственному агенту видеть экран, находить элементы интерфейса и управлять любым настольным приложением с помощью естественного языка. Никаких селекторов. Никаких скриптов, которые ломаются при изменении интерфейса.

👆 ИИ-агент вычисляет 123 + 456 в Калькуляторе, затем вставляет результат в Блокнот — два приложения, ноль жестко заданных селекторов, полностью автономно.

Зачем

Традиционный RPA записывает селекторы — и ломается в тот момент, когда страница меняется. browser-use (32k⭐) решил эту проблему для браузеров. screen-use привносит ту же идею на весь рабочий стол: Excel, SAP-клиенты, ERP-системы, даже устаревшие Win32-программы.

Как это работает

Your Agent (Claude / Kimi / Cursor / custom)   ← does the planning
        │  MCP or Python SDK
        ▼
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ screen-use                                  │
│  Visual Loop ──► observe→think→act→verify   │
│  Introspection──► difficulty playbook        │
│  Meta-learning──► experience & vocab memory  │
│  Perception ──► UIA tree + screenshots (SoM)│
│  Locating   ──► strategy chain:             │
│                 ⓪ learned vocab mapping     │
│                 ① UIA text match (0 cost)   │
│                 ② Set-of-Mark + VLM         │
│  Action     ──► mouse / keyboard            │
└─────────────────────────────────────────────┘

VLM необязателен, не требуется. Цепочка стратегий поиска попадает в большинство целей с помощью чистого сопоставления текста по дереву доступности — ноль вызовов моделей, миллисекундная задержка. Модель зрения (облачная или локальная через Ollama) подключается только для интерфейсов, невидимых для UIA.

Быстрый старт

git clone https://github.com/tongriyaotxt/screen-use.git
cd screen-use
pip install -r requirements.txt

В качестве MCP-сервера (рекомендуется)

Добавьте в claude_desktop_config.json (или конфиг любого MCP-совместимого агента):

{
  "mcpServers": {
    "screen-use": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "screen_use.mcp_server"],
      "cwd": "path/to/screen-use"
    }
  }
}

Затем просто скажите агенту: «Открой Калькулятор и вычисли 123 × 456».

В качестве Python SDK

from screen_use import ScreenUse

tools = ScreenUse()

tools.click_element("Save")            # locate + click, one call
tools.type_text("Hello, 你好")          # Unicode-safe (clipboard paste)
tools.hotkey("ctrl", "s")

# Atomic tools for vision-capable agents:
elements = tools.list_ui_elements()    # id, name, type, bbox — no model needed
shot = tools.screenshot(annotate=True) # Set-of-Mark annotated screenshot
tools.click(500, 300)

Автономный цикл задач

Один вызов, полная автономия — агент видит, решает, действует и сам исправляется:

tools.run_task("打开计算器，算 25 乘以 4")   # observe → think → act → verify

Интроспекция (рефлексия классификации трудностей): когда цикл застревает, он классифицирует сложность — нет эффекта / повторный цикл / последовательные сбои / отсутствующие элементы / неожиданное всплывающее окно — и размышляет с помощью целевого сборника подсказок, затем корректирует стратегию.

Мета-обучение (мета-обучение): успешные запуски запоминаются. Похожие прошлые задачи вспоминаются как подсказки из опыта, а выученные словарные соответствия (например, «знак умножения» → Multiply by) становятся новым первым уровнем цепочки стратегий. Буквально становится лучше, чем больше вы им пользуетесь. Память хранится в ~/.screen_use/.

Инструменты (14)

Атомарные (без зависимости от моделей): screenshot · list_ui_elements · click · double_click · right_click · click_element_id · type_text · hotkey · press · scroll

Высокоуровневые: find_element (поиск по цепочке стратегий) · click_element (найти + клик) · read_screen (VLM вопросы и ответы по экрану) · run_task (автономный визуальный цикл)

Модель зрения (необязательно)

Нужна только когда у вашего агента нет зрения И целевое приложение невидимо для UIA. Скопируйте .env.example в .env:

Без настройки какого-либо VLM атомарные инструменты и сопоставление UIA по-прежнему работают полностью.

Безопасность

• 🚨 Аварийный предохранитель: резко переместите мышь в верхний левый угол, чтобы мгновенно прервать

• ✅ хук confirm_callback для подтверждения каждого действия (SDK)

• 🧪 ScreenUse(dry_run=True) записывает действия без выполнения

Дорожная карта

• Цепочка стратегий поиска UIA + SoM

• MCP-сервер (14 инструментов)

• Поддержка локального VLM (Ollama)

• Автономный визуальный цикл (run_task)

• Сборник интроспекции и память мета-обучения

• wait_for_element / примитивы автоматической проверки

• Drag & drop

• Запасной вариант VLM по сырым координатам + сопоставление шаблонов OpenCV (приложения, невидимые для UIA)

• Поддержка macOS (Accessibility API) и Linux

• Релиз на PyPI

Приветствуются вклады — смотрите issues для хороших первых задач.

Разработка

pytest tests -q                        # 61 unit tests, no desktop/VLM needed
python examples/demo_calculator.py     # end-to-end demo (real clicks!)
python examples/mcp_client_demo.py     # MCP handshake + tool list

Лицензия

MIT

screen-use = настольная версия browser-use: даёт любому ИИ-агенту возможность видеть экран и управлять настольными приложениями.

• Не традиционный RPA: не записывает селекторы, понимает UI через дерево доступности + модели зрения, не боится изменений интерфейса

• Работает со всеми настольными приложениями: Excel, SAP, ERP-клиенты, старые Win32-программы

• Управление естественным языком: click_element("保存按钮") — всё решается одной фразой

• VLM необязателен: первый уровень цепочки стратегий — чистое сопоставление текста UIA (ноль моделей, миллисекунды), модель зрения подключается только в слепых зонах, поддерживается локальный Ollama для защиты конфиденциальности

Способы подключения, список инструментов и настройки безопасности совпадают с английской версией выше.