Agente S

Agente de uso de computadores líder do setor e de código aberto. O Agente S é a única solução de código aberto entre os agentes de melhor desempenho. Capacite seus sistemas com essa ferramenta exclusiva, poderosa e altamente confiável.

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Agent S Cloud

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Blog

2 de outubro de 2025

Versão mais recente

Agente S3: Abordando o uso de computadores em nível humano com ampla escala

Desde o lançamento de nossa primeira estrutura, o Agente S, com 20,6% no OSWorld, há apenas um ano, avançamos constantemente na fronteira dos agentes de uso de computadores. Agora, o Agente S3 eleva o desempenho para 69,9%, aproximando-se do desempenho em nível humano em 72%.

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12 de março de 2025

Segunda geração

Agente S2: uma estrutura aberta, modular e escalável para agentes de uso de computadores

Nossa pesquisa mais recente expande os limites da ciência, redefinindo o que é possível com agentes de uso de computadores.

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9 de outubro de 2024

Primeira geração

Agente S: uma estrutura de agente aberta que usa computadores como um ser humano

O que é necessário, além dos LLMs, para criar agentes gerais melhores nos principais sistemas operacionais.

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Publicação de pesquisa

Confira abaixo nossas publicações.
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

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