为 Operator 提供支持的是 Computer-Using Agent (CUA)，它结合了 GPT-4o 的视觉能力与通过强化学习获得的高级推理能力。当用户向 Operator 网页发送请求的时候，Operator 会启动一个用户专属的虚拟主机（这也可能是为什么现在只能面向 pro 用户的原因之一），这个虚拟机上装了一个 Chrome 浏览器，并且 Session、Cookie 会一直给你保留。虚机的截图会同步到 Operator 网页，所以网页上可以实时看到网页操作的情况。CUA 根据系统提示词+用户输入的任务+当前任务状态+截图会借助 CoT 思考生成可以执行的 Actions，由于系统提示词包含了一系列屏幕操作的指令，比如鼠标移动、点击、拖动等等，最终这些 Action 会编程屏幕操作的指令，这样 CUA 就可以操作屏幕了。多模态是怎么精准获取坐标位置的？Anthropic 之前有一篇《Devloping a computer use model》里面有提到一些：https://www.anthropic.com/news/developing-computer-use我们之前在工具使用和多模态领域的研究为此次“计算机使用”能力打下了基础。让 AI 操作计算机需要能够“看到”并理解图像——在这里，即计算机屏幕的截图；同时也需要推理如何以及何时在屏幕上执行某个具体操作。通过结合这些能力，我们训练 Claude 理解屏幕上的信息，然后使用计算机软件完成相应任务。当开发者给 Claude 指定要使用某款计算机软件并授予相应访问权限后，Claude 会查看用户所见的屏幕截图，然后计算光标在垂直或水平方向上需要移动多少像素，才能在正确的位置完成点击。在这个过程中，准确数像素非常关键。没有这项技能，模型就很难完成鼠标命令——和模型在回答“banana 里有几个字母 A”这类看似简单问题时偶尔会出错的情况类似。令我们意外的是，Claude 在只用少量软件（比如计算器和文本编辑器）进行训练后，便能迅速地举一反三（在训练中，为了安全起见，我们没有让模型访问互联网）。结合 Claude 的其他能力，这种训练让它在接收用户书面指令后，可以将其转化为一系列逻辑步骤并在计算机上执行命令。我们还观察到，模型在遇到阻碍时会自我纠正并重新尝试。虽然在取得最初的突破后，后续进展来得很快，但整个过程还是经历了大量的反复试验。有些研究人员提到，这次开发“计算机使用”模型的过程，和他们最初对 AI 研究的“理想化”想象颇为相似：需要不断迭代、反复回到设计图上，直到逐步取得进展。CUA 通过处理原始像素数据来理解屏幕上发生的内容，并通过虚拟的鼠标和键盘来执行操作。它能够进行多步骤的任务导航、处理错误并适应意外变化。这让 CUA 能够在各种数字环境中行动，例如填写表单、浏览网站，而无需使用专门的 API。在接收到用户指令后，CUA 通过一个融合感知、推理和动作的迭代循环来执行操作：感知（Perception）：从计算机截取的屏幕截图会加入到模型的上下文中，为模型提供当下计算机状态的视觉快照。推理（Reasoning）：CUA 使用链式思考（chain-of-thought）来推断下一步的行动，同时考虑当前和过去的屏幕截图及操作。这种“内在独白”有助于模型评估观察结果、跟踪中间步骤并进行动态调整，从而提升任务完成度。动作（Action）：模型执行点击、滚动或键入等操作，直到它判断任务已完成或需要用户进一步输入。虽然大多数步骤能自动完成，但在遇到敏感操作（例如输入登录信息或回答 CAPTCHA 等）时，CUA 会请求用户进行确认。相关文章：https://openai.com/index/computer-using-agent/系统提示词：https://baoyu.io/blog/openai-operator-system-prompts-cn
