一个是 Agent S，Simular AI 出的开源 AI Agent 框架，在 OSWorld 基准测试里跑出了 72.6%，直接超越了人类基准线。

另一个是 TuriX-CUA，TurixAI 出的，叫「AI 驱动的数字牛马」，在 OSWorld 上跑到 64.2% 排名第三，在自家 macOS 基准上更是达到了 80%。

两个都是让 AI 像人一样操作电脑的开源框架，都开源，都免费对个人和科研使用。两个都挺能打的，但路子不太一样。

今天就把这两个放一起聊聊。

先说 Agent S。

这个项目的迭代速度相当离谱。

2024 年 10 月放出 S1，标题就很有野心——「An open agentic framework that uses computers like a human」。当时大家其实没太当回事，2024 年下半年 AI Agent 项目实在太多了。

2025 年 4 月，S2 发布，在 OSWorld、WindowsAgentArena、AndroidWorld 三个基准上刷新了 SOTA，超过了 OpenAI 的 CUA 和 Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet Computer Use。拿了 ICLR 2025 Agentic AI for Science Workshop 的 Best Paper Award。

2025 年 10 月，S3 发布。72.6%，超越人类基准。

不是靠更复杂的架构。Agent S3 在 100 步设置下单独跑是 66%，加上一个叫 Behavior Best-of-N 的技术，直接推到 72.6%。

更骚的是，这个成绩不是「偏科生」。在 WindowsAgentArena 上，从 50.2% 加上 bBoN 推到 56.6%。在 AndroidWorld 上，从 68.1% 推到 71.6%。zero-shot 泛化能力是真的强，不是专门在 OSWorld 上刷分的。

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核心架构是双模型驱动：主模型负责推理和任务分解，UI-TARS grounding 模型负责视觉定位——理解屏幕上是什么、按钮在哪，然后把动作指令转化成实际的点击坐标。

不是瞎操作的，是真的有眼睛。

再说 TuriX。

TuriX 的 slogan 我很喜欢——「AI 驱动的数字牛马」。描述你的任务给你的电脑，以启动你的数字牛马。

跟 Agent S 的路子不太一样。TuriX 走的是多模型协作路线，把 Agent 拆成了 brain、actor、memory、planner 四个角色：

brain 负责理解任务和规划，actor 负责具体操作，memory 负责记忆上下文，planner 负责更高层的任务分解（可选开启）。

配置很灵活，你想用自己的模型？改 config.json 就行。支持 Ollama 本地部署，也支持 Turix 自家的 API。brain 可以换，actor 可以换，memory 可以换。不是一个铁板一块的系统，而是可以拆开拼的模块。

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而且这玩意对 macOS 的优化相当深。在他们自建的 OSWorld 风格 Mac 基准测试里，成功率 80% 以上。在完整的 OSWorld Linux 基准上也有 64.2%，排名第三——值得注意的是，他们根本没有用任何 Linux 训练数据。

还有一个挺有意思的点——TuriX 走的是 MCP（Model Context Protocol）路线，可以接入 Claude for Desktop。这意味着你可以用 Claude 调度 TuriX，Claude 负责思考和对话，TuriX 负责真正操作你的桌面。

TuriX 还支持 Skills（Markdown 手册），Planner 根据名称和描述选择技能，Brain 使用完整技能内容来指导每一步。这有点像给 Agent 装插件，让它能处理更垂直的场景。

2026 年 4 月还发布了 SuperPower 3.0，把 CUA 能力和 CLI 能力融合了，新增了 TuriX-work（办公场景）和 TuriX-code（开发场景）。

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两个项目都挺有意思，但路数不同。

Agent S 更像一个精干的单一模型系统，靠 scaling 和 Behavior Best-of-N 把性能推到极致。适合追求极限性能、愿意自己搭技术栈的人。

TuriX 更像一个模块化的多模型协作系统，四种角色可以拆开配置，MCP 支持意味着可以跟现有的 AI 工具链结合。适合想快速上手、或者想跟 Claude 等现有工具集成的人。

安装门槛都不高。Agent S 直接 pip install gui-agents，配置好 API Key 和 grounding 模型就能跑。TuriX 也是 pip install -r requirements.txt，改改 config.json 就能用。都支持 macOS、Windows、Linux。

从数据来看，Agent S 的 OSWorld 72.6% 目前是最高的，TuriX 的 64.2% 排第三。但 TuriX 在 macOS 上的 80% 也很能打，而且它的多模型架构在某些场景下可能更灵活。

开源这件事本身就已经很良心了。这种级别的研究项目，闷声发论文不香吗？放出来大家一起玩，一起踩坑，一起推进——这个生态在慢慢成型。

如果你想试试，这两个项目的地址：

Agent S：https://github.com/simular-ai/Agent-S

TuriX：https://github.com/TurixAI/TuriX-CUA

TuriX 还支持 OpenClaw 技能包，在 https://clawhub.ai/Tongyu-Yan/turix-cua 可以找到，装上就能用。

说实话，这两个项目让我对「AI 操作电脑」这件事的预期上了一个台阶。之前觉得这就是个 demo 级别的玩具，现在感觉真的可以帮人类省点重复劳动了。

当然，隐私和安全问题是需要考虑的——毕竟这些 Agent 真的要操控你的桌面。个人电脑上跑跑测试案例还行，生产环境用的话，还是建议看清楚权限范围。

但方向是对的。

好了，以上就是今天的分享。

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/ 作者：卡兹克
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