Agent TARS

Agent TARS产品概述

Agent TARS 是由字节跳动于 2025 年 3 月正式开源的跨平台多模态 AI Agent引擎，TARS AI基于其UI-TARS模型，产品采用 Apache 2.0 协议发布。其核心定位是通过视觉解析、自然语言交互和系统级集成能力，实现跨平台任务的自动化执行。TARS AI作为开源项目，它支持开发者自由定制功能模块，适用于企业流程自动化、个人效率提升等场景。

Agent TARS核心功能体系

• 全场景任务自动化
  • 网页智能操控：TARS AI通过 OCR 与 DOM 分析技术，实现表单自动填充、数据抓取、动态内容解析等复杂网页操作，支持多步骤任务链的无缝衔接。
  • 系统级深度整合：内置命令行交互终端，可直接调用 Shell 脚本、Git 操作等；支持跨平台文件管理，实现文档生成、格式转换等功能。
• 智能工作流引擎
  • 多代理协作架构：TARS AI基于多智能体框架构建的任务引擎，能够自动解析用户指令并生成执行路径。支持搜索、浏览、链接探索等多步骤任务协同，通过事件流（Event Stream）技术实现 UI 交互与信息合成，最终输出结构化结果。
  • 实时可视化交互：Agent TARS提供流式交互界面，实时展示浏览器操作、文档编辑等多模态过程，支持人机协同模式（Human In the Loop），允许在任务执行过程中动态调整指令，提供完整的任务回放功能，支持本地 HTML 打包和远程链接分享两种模式
• 生态化扩展能力
  • 插件化开发框架：Agent TARS通过开放 API 接口，允许集成企业内部系统（如 ERP/CRM）和第三方工具（如 Slack/Notion），构建行业定制化解决方案。
  • 模型上下文协议（MCP）：统一管理多模型调用，Agent TARS确保对话连贯性与工具协同效率。

如何使用Agent TARS

Agent TARS下载地址

• GitHub 开源仓库：Agent TARS GitHub
• 桌面客户端下载：访问 Agent TARS 官网，在 Releases 页面下载最新版本的桌面程序包。

⚠️ 重要提示：当前版本处于技术预览阶段，稳定性仍在优化中，暂不建议用于生产环境。欢迎通过GitHub或Twitter提交反馈。

安装步骤

访问发布页面下载最新 macOS 桌面端安装包。访问发布页面下载 Agent TARS 的最新桌面程序包。目前，Agent TARS 仅支持 macOS，但其他平台的支持正在开发中！

系统要求：macOS 13+，8GB 内存，2 核 CPU 以上

配置说明

首次启动需完成基础配置：

• 模型设置：支持 OpenAI、Azure OpenAI 等主流模型供应商，需配置 API 密钥
  • 对于 Azure OpenAI，需额外设置 apiVersion、deploymentName 和 endpoint
• 搜索配置：支持 SerpAPI 等搜索引擎，需配置搜索服务 API 密钥

Agent TARS 与 Manus的对比

在关键性能指标上，Agent TARS 与 Manus 展现出不同的优化方向。Agent TARS 在网页操作速度上具有显著优势，平均每步骤仅需 1.2 秒，这得益于其对浏览器内核的深度优化。但在复杂任务处理上，Manus 通过多智能体并行协作，能够在 8-15 分钟内完成包含数据分析、文档生成等多环节的综合性任务，展现出更强的流程整合能力。

准确率方面，Agent TARS 的网页元素识别准确率达到 92%，尤其擅长处理结构化数据页面，但在非标准 UI 设计场景中可能出现误判。Manus 则通过行业知识库的预训练，在金融分析报告生成等专业领域保持 89% 的准确率，这种领域优化策略使其在垂直场景中更具可靠性。

资源消耗方面，Agent TARS 对硬件要求相对较低，最低配置仅需 8GB 内存和 2 核 CPU，适合轻量化部署。而 Manus 由于内置多工具虚拟环境，推荐配置为 16GB 内存和 4 核 CPU，更适合企业级服务器环境。跨平台支持上，Manus 已实现全平台覆盖，而 Agent TARS 目前仅支持 macOS，但 Windows 与 Linux 版本正在开发中。

Agent TARS的适用场景

企业自动化：ERP 数据同步、跨系统报表生成、客服工单自动化处理
科研辅助：文献检索与数据整合、实验参数自动化配置
个人效率：多平台内容分发、订阅管理、重复性任务批量处理

Agent TARS的未来计划

本次发布仅是 Agent TARS 的开篇之作，后续字节跳动相关团队将：

• 开源核心代码并提供详细架构解析
• 推出 Linux/Windows 版本
• 发布插件开发文档，支持第三方工具扩展

Agent TARS 的目标是打造下一代人机协作基础设施，通过多模态交互和智能编排，TARS AI让复杂任务的自动化执行变得触手可及。期待与您共同探索 AI 驱动的工作方式革新！