Agent S

Branchenführender Agent für Computernutzung und Open Source. Agent S ist die einzige Open-Source-Lösung unter den leistungsstärksten Agenten. Stärken Sie Ihre Systeme mit diesem einzigartigen, leistungsstarken und äußerst vertrauenswürdigen Tool.

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Agent S Cloud

Überspringe das Setup. Führen Sie unseren neuesten Open-Source-Generalagenten aus — direkt in der Cloud.

Kostenloser öffentlicher Computer für alle Benutzer (Wartezeit in der Warteschlange erforderlich)
Dedizierter Computer für den privaten Gebrauch (ab 50 USD pro Monat)
Menschliches Eingreifen und Steuern in Echtzeit auf Ihrem Computer.
Greifen Sie von überall und auf jedem Gerät darauf zu — vollständig webbasiert

Blog

2. Oktober 2025

Letzte Veröffentlichung

Agent S3: Annäherung an die Computernutzung auf menschlicher Ebene mit breiter Skalierung

Seit der Einführung unseres ersten Frameworks, Agent S, vor einem Jahr mit 20,6% auf OSWorld haben wir die Grenzen der Agenten für die Computernutzung stetig weiterentwickelt. Und jetzt erhöht Agent S3 die Leistung auf 69,9% und nähert sich mit 72% der Leistung auf menschlichem Niveau.

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12. März 2025

Zweite Generation

Agent S2: Ein offenes, modulares und skalierbares Framework für Agenten zur Computernutzung

Unsere neuesten Forschungsergebnisse erweitern die Grenzen der Wissenschaft und definieren neu, was mit Computerprogrammen möglich ist.

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9. Oktober 2024

Erste Generation

Agent S: Ein offenes Agentic Framework, das Computer wie ein Mensch nutzt

Was wird neben LLMs benötigt, um bessere allgemeine Agenten für die wichtigsten Betriebssysteme zu entwickeln.

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Forschungspublikation

Schauen Sie sich unten unsere Veröffentlichungen an.
The Unreasonable Effectiveness of Scaling Agents for Computer Use

Gonzalo Gonzalez-Pumariega∗, Vincent Tu∗, Chih-Lun Lee, Jiachen Yang, Ang Li, Xin Eric Wang

Agent S2: A Compositional Generalist-Specialist Framework for Computer Use Agents

Saaket Agashe∗, Kyle Wong∗, Vincent Tu∗, Jiachen Yang, Ang Li, Xin Eric Wang

Agent S: An Open Agentic Framework that Uses Computers Like a Human

Saaket Agashe*, Jiuzhou Han*, Shuyu Gan, Jiachen Yang, Ang Li, Xin Eric Wang. 2024

PolicyCleanse: Backdoor Detection and Mitigation for Reinforcement Learning

Junfeng Guo, Ang Li, Lixu Wang, Cong Liu. CVPR 2023

Building an open-vocabulary video CLIP model with better architectures, optimization and data

Zuxuan Wu, Zejia Weng, Wujian Peng, Xitong Yang, Ang Li, Larry S. Davis, Yu-Gang Jiang. PAMI 2024

Forget but Recall: Incremental Latent Rectification in Continual Learning

Nghia D. Nguyen, Hieu Trung Nguyen, Ang Li, Hoang Pham, Viet Anh Nguyen, Khoa D. Doan. 2024