CogAgent是清華大學與智譜AI聯合推出的多模態視覺大模型，專注于圖形用戶界面（GUI）的理解和導航。通過視覺模態對GUI界面進行感知，非傳統的文本模態，更符合人類的直覺交互方式。CogAgent能處理高達1120×1120像素的高分辨率圖像，具備視覺問答、視覺定位和GUI Agent等多種能力。在多個圖像理解基準測試中取得了領先成績，在GUI操作數據集上顯著超越了現有的模型，如 Mind2Web 和 AITW。
CogAgent的主要功能視覺問答（Visual QA）：CogAgent 能針對任意 GUI 截圖進行問答，例如解釋網頁、PPT、手機軟件的功能，能解說游戲界面。視覺定位（Grounding）：模型能識別和解釋小型 GUI 元素和文本，對于有效的 GUI 交互至關重要。GUI Agent：CogAgent 能使用視覺模態對 GUI 界面進行更全面直接的感知，做出規劃和決策。自動化 GUI 操作：CogAgent 能模擬用戶操作，如點擊按鈕、輸入文本和選擇菜單，提供自動化 GUI 操作的能力。高分辨率處理能力：CogAgent 支持高達 1120×1120 像素的高分辨率圖像輸入，能更精準地解析復雜的 GUI 界面。多模態能力：CogAgent 結合了視覺和語言模態，能在不依賴 API 調用的條件下，實現跨應用、跨網頁的功能調用來執行任務。CogAgent的技術原理多模態大模型架構：CogAgent基于多模態大模型架構，能同時處理和理解文本、圖像等不同模態的數據。自監督學習技術：CogAgent基于自監督學習技術，可以在未標注的數據上進行預訓練，提升模型的通用性和泛化能力。數據擴充與增強：在預訓練階段，CogAgent通過數據擴充與增強，提升了在GUI Agent場景下的性能。特征提取與融合：CogAgent對不同模態的數據進行預處理和特征提取，將它們轉化為模型能理解的格式。模型通過深度學習算法進行訓練和優化，準確識別和理解各種模態的信息。CogAgent的項目地址Github倉庫：https://github.com/THUDM/CogVLMHuggingFace模型庫：https://huggingface.co/THUDM/cogagent-chat-hfarXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2312.08914魔搭社區：https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/cogagent-chatCogAgent的應用場景自動化測試：CogAgent可以模擬用戶操作，對GUI界面進行全面測試，發現潛在的界面問題和功能缺陷。智能交互：CogAgent可以理解用戶的意圖和需求，通過自然語言交互和GUI界面操作，為用戶提供更加智能和便捷的服務。例如，可以在社交軟件、游戲等場景中，根據用戶的指令執行相應的操作。多模態人工智能應用開發：CogAgent基于多模態大模型，可以為AI應用開發提供全新范例。支持圖文向量化、大詞表目標檢測、開放目標檢測、多模態大語言模型等能力，適用于工業檢測、醫學影像分析、自動駕駛、零售行業的商品識別等多種應用場景。企業級AI Agent平臺：CogAgent可以集成到企業級AI Agent平臺中，幫助企業用戶通過對話的方式提出需求，設計、創建和管理Agent，快速定制企業級AI Agent來完成各類任務，提升工作質量的同時降低成本。智能助理：CogAgent可以作為智能助理，輔助企業的日常工作流程，進行智能對話，幫助用戶快速了解聊天背景，生成多主題總結，通過AI助理快速回顧每一段聊天。多智能體協同：CogAgent的多模態大模型能力，可以在多智能體系統中發揮作用，提供設計、生產、物流、銷售、服務全鏈式智能服務，挖掘數據價值，助力企業借助新技術構筑領先優勢。 
