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本地AI电脑控制:能替你点击,但先问你四个问题

本地AI电脑控制:能替你点击,但先问你四个问题

Locally Uncensored 3.0.6 为本地模型加入受控的电脑操作能力,以多层询问和禁区清单确保安全。

Locally Uncensored 3.0.6 新增电脑控制功能,允许本地模型通过鼠标和键盘操作用户批准的应用,所有截图与点击均留在本机。该功能默认关闭,开启后仍需在四个节点确认:每个新对话、首次操作某应用、每个动作(监督模式)以及敏感操作(任何模式)。终端、密码管理器、系统对话框等区域永久禁入。作者实测发现,仅靠控件列表的文本模型比带截图的模型更快(381秒 vs 497秒),专用屏幕模型 Holo 3.1 9B 三次仅成功一次。平台支持不均:Windows 已验证,macOS 未充分测试,Linux 尚未运行。整体定位为需人工监督的 beta 功能。

Locally Uncensored 3.0.6 加入了一个值得认真看待的功能:让本地模型用鼠标和键盘操作你批准的应用。截图和点击都留在本机,不上传云端。但它目前是 beta,作者把大部分工程精力花在了「动手之前先问清楚」上——这篇文章的重点也在这里。

Local AI computer use 功能示意

默认关闭,开启也不是一张空白支票

电脑控制在设置里的 Agent Permissions 下,默认处于关闭状态。打开它并不等于给出全局许可。之后 LU 仍会在四个节点上停下来问你:

  • 每个新对话:「允许在此对话中使用电脑控制?」允许 / 拒绝
  • 首次操作某个应用:先问再用
  • 每一个动作:默认询问(监督模式)
  • 敏感动作:任何模式下都必问

在你点下第一张卡片的「允许」之前,LU 不截屏、不做任何事。这个「允许」只对当前这一个对话有效;新建对话会重新问,应用重启后的每个对话也会重新问。没有任何设置可以跳过这张卡片。

所谓「敏感」,指发送、购买、删除、修改权限这类操作,询问时理由会标红。点击一个没有名称的按钮、链接或菜单项同样算敏感——因为 LU 无法判断按下它会触发什么。

永远不碰的禁区

有些区域在任何层级都不可进入:终端、密码管理器、系统登录与权限对话框、安全设置、运行对话框、带管理员权限的窗口。LU 不会向密码字段输入内容,粘贴到密码框也会被拒绝。双击程序、安装包、脚本或快捷方式之前,一定先问。

怎么叫停,以及它长什么样

暂停是 Ctrl+Alt+Space,停止是 Ctrl+Alt+Esc;Mac 上把 Ctrl+Alt 换成 Control+Option。在自主会话中,你移动鼠标也会触发暂停。暂停界面会展示它到目前为止做了什么,并问你是接管还是让它继续,你还可以追加一条指令用于剩余任务。一个屏幕任务无论如何最多 25 步或 8 分钟结束,你回答问题所花的时间也计入其中。

在 Windows 上工作时,LU 主窗口会缩成右上角的小窗,屏幕边缘泛出淡紫色光。小窗显示 LU 正在做什么,并列出两个快捷键。提问出现在小窗里,带一个停止按钮,且只接受鼠标点击——这样被操作的应用能保住键盘焦点。

看图还是读控件列表:一个有意思的取舍

默认使用你已经选定的聊天模型,LU 不会额外问你想怎么跑。在 Windows 上,LU 会读取目标窗口的按钮和字段列表:能看图的模型拿到截图加列表,不能看图的模型只靠列表工作,没有图像。正是后一种情况让小体量本地文本模型在这里变得可用。

作者在两项任务上各跑三次做了对比,六次全部完成:带图的运行合计 497 秒,仅靠列表的合计 381 秒。也就是说,在这个场景里「不看图」反而更快。

至于专用屏幕模型,目录里有 Holo 3.1 9B,标注 Beta,建议 16GB 显存起。作者在 Windows 上的测试中,它在三次运行里只有一次完成了简单打字任务,而且无法与一个 9B 聊天模型共存于 12GB 显卡。作者的原话是「这不是一个强的结果,我宁愿说出来也不想省略」——这种坦白在同类发布里并不常见。

控件列表(UI Automation) 是 Windows 提供的一套辅助功能 API,允许程序以结构化方式枚举窗口内的按钮、文本框、菜单项等元素,并读取其名称、类型、状态等属性。与截图相比,控件列表不依赖像素识别,因此纯文本模型也能理解界面结构并决定点击目标。但它的覆盖范围受限于应用是否暴露了完整的 UI Automation 信息,自定义绘制的界面可能无法被正确解析。这也是 LU 在 Linux 和 macOS 上无法提供控件列表、只能依赖截图的原因。

一个真实数字

用语音下指令、由本地 9B 模型依据控件列表在记事本里打一段笔记:从语音命令结束到语音播报结果,耗时 11 到 22 秒。这个数据测于「每个新对话都要问」的机制上线之前,所以在真实的新对话里,你点「允许」的时间还要另算。

平台差异比想象中大

Windows 已在一台 Windows 10 机器上逐点验证;Linux 尚未在应用中实际运行,需要 X11 会话;macOS 已集成但未充分测试。控件列表和自主模式只在 Windows 上存在。在 Linux 和 macOS 上,LU 无法说出一次点击会按下什么,因此每一次点击都按敏感动作询问。Mac 上还先需要辅助功能和屏幕录制两项系统权限,且模型必须具备图像输入能力——因为它只有截图可用。任何平台都没有后台模式,它在前台用你的真实指针工作。

值得提前知道的局限

  • 小体量本地模型会误判任务何时完成,工作做完了却显示为已停止。
  • 屏幕上的文字可能试图给模型下达指令。LU 把从屏幕读到的内容标记为不可信,并在敏感动作前询问;但涉及重要操作时,请留在监督模式。
  • LU 用来判断某按钮是否敏感的措辞来自一份列表,列表不认识的表述就识别不出来。
  • Windows 验证之后加入的八项修正和十项安全修复,只在自动化测试中跑过。

简短结论

Locally Uncensored 3.0.6 的电脑控制让本地模型在你批准的应用里点击和打字。它默认关闭,每个新对话都问,任何模式下敏感操作都问,永不接触终端和密码框,Ctrl+Alt+Esc 随时停止。Windows 已验证,Mac 未充分测试,Linux 尚未运行。请把它当作一个需要你在旁边看着的 beta。

代码在 github.com/PurpleDoubleD/locally-uncensored,COMPUTER-CONTROL.md 记录了每一处询问和每一项限制,changelog 有完整的「测了什么、没测什么」清单。

对于关注本地 AI 与隐私的人来说,这个项目的价值不在于「让模型替你点鼠标」有多炫,而在于它把权限边界做成了产品的一等公民:不可跳过的确认、明确的禁区清单、可随时接管的中断机制。在 agent 类产品纷纷追求「一键全自动」的当下,这种保守反而是一种稀缺的设计态度。至于它是否真的好用,取决于你用的是哪种模型——而从作者的实测看,小而快的文本模型配合控件列表,眼下比专用视觉模型更实际。

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