今天有小夥伴給我說又發現了一個新的類似於 AutoGLM 的項目，我其實並沒有太大的情緒波動的。
去年下半年（是的，歡迎來到2026）“智能體 + GUI 自動化”相關的項目實在太多了，展示階段一個比一個流暢，真要落到實際使用裏，往往很快就會暴露出邊界以及各種各樣的問題（比如豆包手機慘遭封殺）。
很符合我對未來得幻想，這泰褲了，不是嗎？
看得多了，自然會多一層保留。
MAI-UI 給我的第一感受，是它在界定問題時顯得比較剋制。項目整體傳遞出的信號很明確：它關注的並不是“讓模型看起來更聰明”，而是嘗試回答一個更具體的問題——模型究竟該如何理解 GUI 這個複雜且充滿干擾項的環境。（同時其模型還做到了SOTA！）
這個切入點，本身就值得單獨聊一聊，我們先說一個再常見不過的場景。
老婆發消息：記得去盒馬買之前我給你說過的東西，你應該在備忘錄記了吧？
這句話對人來說幾乎不需要解釋，但對系統來說，全是未顯式表達的信息。
買啥東西？
備忘錄？什麼備忘錄？
什麼是盒馬？怎麼去盒馬買東西？
MAI-UI 想處理的，正是這種人類默認共識很多、但機器完全缺乏背景的中間地帶。
User instruction: 去盒馬買菜，買一份雪花牛肉卷、一份娃娃菜、一份金針菇，再隨便買一個豆製品。對了，去日曆中待辦裏檢查下我老婆有什麼要在盒馬買的，我確認下要不要一起買。
其實它得工作方式並不複雜，還是“自然語言指令 - 當前界面的截圖 - 判斷當前界面元素、狀態 - 決定下一步動作”這一過程，整個過程強調的是對界面的理解與推理，而非執行一條預先寫死的操作路徑。
這一點在 UI 自動化語境下非常重要。
在傳統自動化方案裏，這些工具對界面變化是十分敏感的，按鈕稍微換個位置、文案改一行，流程就可能直接失效。MAI-UI 的關注點明顯不在“位置”，而在“語義”：界面當前在表達什麼、允許做什麼。
另一個讓我覺得比較理性的設計，是它對不確定性的處理方式。
不少自動化系統一旦做出判斷，就會直接執行到底，中途幾乎不留迴旋空間。MAI-UI 在指令存在歧義時，會選擇停下來確認。這種行爲並不新鮮，但在智能體系統中並不常見。
比如“把行程計劃發給大家”這樣的指令，系統可能會確認發送範圍，是羣裏所有人，還是隻包括核心成員。這個細節本身並不驚豔，卻很貼近真實使用環境，也減少了誤操作的風險。
從這個角度看，MAI-UI 並沒有試圖迴避一個事實：
理解人類語言，本身就存在不確定性。
它在設計上承認這一點，而不是假設模型總能給出正確解讀，這種態度至少是務實的。
當然，MAI-UI 的能力並不只停留在界面操作層面。
項目中引入了 MCP 的工具調用機制，在合適的情況下，系統可以直接調用接口或工具完成任務，而不是強行在 GUI 裏模擬人類操作。這讓執行路徑更短，也降低了對界面穩定性的依賴。
這個選擇明顯偏工程取向：不追求“像人一樣點”，優先考慮效率和可控性。對真實系統來說，這樣的取捨通常比視覺上的擬人更重要。
此外，端雲協同的設計也值得一提。並非所有判斷都交給雲端模型處理，一些簡單邏輯在本地完成，複雜推理再交由雲端。這種拆分在成本、延遲和穩定性上都更現實。
目前從其公開信息來看，MAI-UI 在 ScreenSpot-Pro、AndroidWorld 等 GUI 理解與移動端任務 benchmark 中的表現相對靠前，至少可以再次確認，它並非只是在演示demo裏成立。
當然，demo 並不等同於真實複雜環境，這一點需要保持清醒。
模型方面，項目提供了從 2B 到 235B 的不同體量選擇，其中 2B 和 8B 開源（阿里：想玩更強的？自己搓/用我們的吧），同時也給出了較完整的部署與使用說明。對感興趣的人而言，這至少意味着項目不是停留在論文階段，想實際跑一跑試試也不算多難。
說到這裏，其實沒必要急着給 MAI-UI 下什麼宏大的結論。
它並不能立刻改變人機交互的形態，也距離“人人可用”還有不少工程工作要做（跟豆包手機甚至是AutoGLM比其實都差得不少）。但如果把視角收緊一些，只看它試圖解決的問題和採取的路徑，這個項目的定位是清晰的，也相對務實。
它沒有把 GUI 簡化成一堆座標，也沒有把智能體想象成萬能執行者，而是嘗試在理解、推理和執行之間找到一個可持續的平衡點。
對於關注智能體、自動化，或者已經被重複界面操作消耗耐心的人來說，MAI-UI 至少值得被放進觀察名單裏。
不一定現在就用，但值得持續關注它接下來會怎麼走。
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