標籤: Hugging Face

📌 本文重點

• UI-Mate 讓 AI 直接「看畫面、動滑鼠鍵盤」
• 用自然語言或示範錄製，就能生成桌面操作流程
• 可與現有 Python 腳本與 RPA 流程整合，減少人工操作

用一句話說：UI-Mate 就是一個「看得懂螢幕、聽得懂人話、會自己動滑鼠鍵盤」的桌面機器人，幫你把重複性的桌面操作交給 AI 來做。

模型主頁：https://huggingface.co/tencent/UI-Mate-27B

核心功能：這三件事搞懂就能用

1. 視覺理解：給截圖，它看得懂 UI

UI-Mate-27B 的核心是一個多模態模型：
– 你提供「螢幕截圖」+
– 一段自然語言說明（例如：請幫我打開 Chrome 並登入後台）
– 它輸出一段結構化動作序列：滑鼠移動、點擊、鍵盤輸入等

💡 關鍵： 只要一張截圖加一句需求，模型就能直接產出可執行的桌面操作步驟。

實際可以怎麼用：
1. 先準備好一個測試畫面（例如：公司後台登入頁）。
2. 截圖保存為 screen.png。
3. 把截圖和指令丟給 UI-Mate，看它給出怎樣的「下一步操作」。

你會拿到類似這樣的結構化輸出（示意）：

{
  "actions": [
    {"type": "move", "x": 540, "y": 320},
    {"type": "click", "button": "left"},
    {"type": "keyboard", "text": "your_email@example.com"},
    {"type": "key", "value": "TAB"},
    {"type": "keyboard", "text": "your_password"},
    {"type": "click", "x": 620, "y": 410}
  ]
}

接下來你只要寫一個小腳本讀這個 JSON，真的去移動滑鼠、輸入文字，桌面就會「自己操作」。

2. 自然語言指令：講人話就能控制桌面

UI-Mate 的互動方式很直覺：
– 你不需要寫流程圖，也不必一開始就拆成「步驟 1、步驟 2」
– 只要描述結果：
-「幫我批量把 Excel 檔案匯入這個 ERP 系統」
-「打開 Outlook，把今天的報表寄給 A 組所有人」

模型會自己規劃步驟，並在每一步：
1. 讀取最新截圖
2. 思考現在畫面狀態（按鈕位置、輸入框、表格等）
3. 給出下一步滑鼠鍵盤操作

你可以這樣實作一個最小可用版本：
– 外層自己寫「迴圈」：
1. 每步：截圖 → 丟給 UI-Mate → 執行動作
2. 執行完再截圖下一幀
– UI-Mate 負責：理解畫面 + 決定下一步

行動建議：
– 先選一個你每天重複 10 次以上的操作（例如：下載報表、貼到另一個系統），用自然語言完整描述「你平常怎麼做」，當成指令丟給 UI-Mate，看它的步驟規劃是否合理。

3. 示範錄製重用：示範一次，變成可重複流程

UI-Mate 還有一個「示範引導模式」（demo-guided mode）：
– 你親自操作一次完整流程
– 系統記錄下：每一步的截圖 + 你的操作
– 模型會從這次成功示範中，歸納出一個「可泛化的流程」

這跟傳統 RPA 的差別在於：
– 傳統 RPA：錄的是「座標腳本」，畫面稍微變一下就壞掉
– UI-Mate：每次執行時都重新「看畫面」，按「字樣、位置關係」來找按鈕，不是死記座標

💡 關鍵： UI-Mate 不是重播固定座標，而是每次重新看 UI，用文字與位置關係判斷該點哪裡。

可以這樣玩：
1. 用你熟悉的桌面錄製工具（或自製簡單 recorder）記錄一步步操作與截圖。
2. 把「示範過程」餵給 UI-Mate，請它輸出一個「可重複使用的任務描述 + 動作模板」。
3. 下次只要換資料（不同 Excel、不同客戶），讓 UI-Mate 根據新畫面、自動套同一個流程。

行動建議：
– 選一個流程性質很穩定、但資料每天不同的任務（例如：每日匯入銷售數據），試著用「示範一次 → 重用」方式，取代你手動教同事的 SOP。

適合誰用：四種典型場景

1. 重複性後台系統操作

• 例如：
• 每天登入多個 SaaS 後台，下載報表、貼到內部系統
• 每週批次更新客戶狀態
• 你可以：
• 把這些步驟示範一次
• 用 UI-Mate 產生可重複的「桌面任務」
• 未來只改輸入條件（日期、客戶名），交給 AI 操作

2. 桌面版軟體批量設定

• 例如：
• VPN 客戶端批量新增設定檔
• 本地 ERP/會計軟體批量開立客戶資料
• 傳統腳本難點在於：UI 複雜、不易找到穩定 API
• UI-Mate 直接「看畫面」，幫你點選和輸入。

3. 跨 app 搬資料

• 例如：
• 從 Outlook 下載附件 → 存到指定資料夾 → 打開 Excel 做簡單整理 → 貼到公司內部系統
• 原本要寫一堆整合腳本或 RPA 流程
• 現在可以：
• 用自然語言描述「從哪裡拿資料、要丟去哪裡」
• UI-Mate 在不同程式之間切換畫面、操作滑鼠鍵盤

4. 給不會寫程式的同事用的「桌面機器人」

• 對象：
• 業務、行政、財務等非工程同事
• 玩法：
• 工程師先搭好「UI-Mate 服務」和一個簡單的 Web / 桌面介面
• 同事只要：
  • 輸入指令（或從下拉選任務）
  • 確認螢幕共享權限
• 剩下交給 UI-Mate 自己在他們的桌面操作

怎麼開始：Hugging Face + 本地部署實戰

以下以在本地機器上跑 UI-Mate-27B 為主線，預設你有一台具備較強 GPU 的機器（例如 48GB VRAM 以上），或準備先在雲端機器試用。

步驟 0：硬體與環境準備

建議環境：
– GPU：單張 48GB VRAM（或多卡切分），若用量化（如 4-bit）可略降需求
– 系統：Ubuntu 20.04 / 22.04 或 Windows + WSL
– Python：3.10 或以上

行動：

conda create -n uimate python=3.10 -y
conda activate uimate
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
pip install transformers accelerate safetensors pillow

💡 關鍵： 若使用 4-bit 等量化，可以在較小 VRAM 的 GPU 上嘗試跑 UI-Mate-27B。

步驟 1：從 Hugging Face 下載權重

模型頁面：https://huggingface.co/tencent/UI-Mate-27B

行動：

huggingface-cli login  # 輸入你的 HF token
# 下載模型（示例，可改路徑）
huggingface-cli download tencent/UI-Mate-27B --local-dir ./uimate-27b

如果你不想預先全部拉下來，也可直接用 from_pretrained 動態下載（見下一步）。

步驟 2：跑一個最小 Demo

以下是一個「給一張截圖 + 一句指令，讓 UI-Mate 回傳動作計劃」的簡單腳本：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from PIL import Image
import torch, json

MODEL_PATH = "tencent/UI-Mate-27B"  # 或改成本地路徑

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

print("Loading model...")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_PATH,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH)

# 1. 準備截圖與指令
image = Image.open("screen.png")  # 先手動截一張
user_instruction = "在這個畫面中，幫我輸入帳號和密碼，然後按登入。"  

# 2. 組合多模態輸入（形式視官方範例為準）
inputs = tokenizer(
    user_instruction,
    return_tensors="pt"
).to(device)

# 一般會有圖像編碼器，這裡假設模型內已處理；實作時請對照官方範例

with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=512
    )

reply = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print("Model output:\n", reply)

# 若模型以 JSON 格式輸出動作，可直接解析
try:
    actions = json.loads(reply)
    print("Parsed actions:", actions)
except json.JSONDecodeError:
    print("請依官方格式調整 prompt，確保輸出為 JSON。")

實務上請以 UI-Mate 官方示例程式為準，Hugging Face 頁面的 README 通常會附完整 demo，先照抄跑通，再慢慢改成你的場景。

步驟 3：用 Python 腳本發指令 + 真實執行

接下來要做的是把模型輸出的動作「真的」執行在桌面上：

1. 安裝桌面操作套件（以 Windows 為例）：

pip install pyautogui mss

1. 寫一個簡單「桌面代理 loop」：

import pyautogui, time, json
from mss import mss

# 假設這是從 UI-Mate 拿到的 JSON
plan = {
  "actions": [
    {"type": "move", "x": 500, "y": 300},
    {"type": "click", "button": "left"},
    {"type": "keyboard", "text": "demo_user"}
  ]
}

for step in plan["actions"]:
    if step["type"] == "move":
        pyautogui.moveTo(step["x"], step["y"], duration=0.2)
    elif step["type"] == "click":
        pyautogui.click(button=step.get("button", "left"))
    elif step["type"] == "keyboard":
        pyautogui.typewrite(step["text"], interval=0.05)
    time.sleep(0.2)

1. 把兩段程式串起來：
2. 每步：用 mss 截圖 → 丟給 UI-Mate → 解析 JSON → 用 pyautogui 執行
3. 加上錯誤處理（超時、視窗關閉等），就能形成一個簡單的桌面機器人。

怎麼接到既有自動化腳本 / RPA 流程

多數團隊已經有一堆：
– Python 自動化腳本
– 現成 RPA 流程（如 UiPath、Power Automate）

你可以把 UI-Mate 當成「一個新步驟」插進去，而不是全部重寫。

實戰示例：Python 腳本 + UI-Mate 處理「UI 部分」

假設你原本有一個腳本：
– 從資料庫抓訂單 → 輸出 CSV
– 然後要人手動開某個老舊桌面系統，把這些訂單一筆筆輸入

改造方式：
1. 保留原本「資料庫 → CSV」的 Python 程式
2. 新增一個 fill_orders_with_uimate() 函式：
– 負責：
1. 打開舊系統
2. 逐筆讀取 CSV
3. 對每一筆訂單：
– 截圖
– 呼叫 UI-Mate：請依照示範流程，把這筆訂單填入畫面上對應欄位。
– 執行模型輸出的滑鼠鍵盤動作

整體流程變成：

原本 Python 程式：
  資料庫 → CSV  → （人手動輸入）

改造後：
  資料庫 → CSV → UI-Mate 桌面代理 → 舊系統

與 RPA 工具共存的方式

如果你公司已經有 RPA 工具（例如 UiPath）：
– 把 UI-Mate 當成「一個 API」：
1. 在本地或伺服器上跑一個簡單的 Flask/FastAPI 服務，提供 /plan-actions endpoint：
– Input：截圖 + 任務描述
– Output：UI-Mate 計劃好的動作 JSON
2. 在 RPA 流程裡新增一個步驟：
– 呼叫這個 API 拿動作
– 用 RPA 自己的「滑鼠/鍵盤活動」元件，執行 JSON 裡的動作

這樣的好處：
– 原有 RPA 流程不必大改
– 跟 IT 合規的整合點很清楚：只是一個額外的內部 API

小結：建議你的第一個實驗任務

如果你只想花半天試試 UI-Mate，這樣安排：
1. 選一個每天都在做、步驟固定的桌面任務（例如：登入兩個系統、下載/上傳一份報表）。
2. 用 Hugging Face Demo 或本地部署，先跑通：
– 截圖 + 自然語言指令 → UI-Mate 回傳動作
3. 寫一個小 Python 腳本，真的在桌面執行那些動作。
4. 最後，再把這個任務掛到你現有的自動化腳本或 RPA 裡，讓 UI-Mate 僅負責「用眼睛看 UI 的那一段」。

做到這一步，你就多了一個「會看畫面、會動滑鼠」的 AI 同事，可以逐步把更多枯燥的桌面操作交給它。

🚀 你現在可以做的事

• 打開 UI-Mate-27B 模型頁，按 README 示範先跑通官方 demo
• 在自己的機器上依照文中指令建立 uimate 環境並試跑一次截圖 + 指令的最小腳本
• 選一個固定桌面任務，設計截圖迴圈 + pyautogui 執行，做出你的第一個 UI-Mate 桌面機器人