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2026 年初 OpenClaw 的爆火，到最近 Hermes Agent 悄然崛起，AI Agent 应用落地的浪潮已然到来。

大家都渴望着 AI 能替代人完成各种图形界面重复性操作，于是纷纷选择给它们装上各种技能。

当多数人兴趣盎然想搞 AI 自动化时，现实却给了当头一棒。

现阶段，大部分技能依旧依赖着传统 API 对接方式，且局限于浏览器，跨桌面应用的自动化操作效果一般。

直到最近，一个名为 Mano-P 1.0 技术解决方案在 GitHub 悄然开源，其采用的 GUI-VLA 智能体模型，让每个 AI 都能拥有双手和眼镜，灵活多变的定制个性化 AI。

GitHub： https://github.com/MININGLAMP-AI/MANO-P

GUI Agent，指的是能看懂屏幕内容，并能自动完成操作任务的 AI Agent。

而 Mano-P 1.0，就是一个纯视觉 GUI 操作模型，不依赖任何插件，可从根本上解决兼容性问题。

在本地端侧部署，一台 M4 芯片的苹果电脑就能跑，开箱即用，数据完全在本地。

将模型接入到 OpenClaw 等 Agent 上，直接相当于拥有像人类的眼睛和手，可理解并操控界面。

除了这些核心功能外，在 GUI Agent 领域最具权威性的基准测试 OSWorld 上。Mano-P 1.0 72B 模型以 58.2% 的任务成功率，在专用 GUI 智能体模型中斩获全球第一。

放到全模型榜单里位列第五，前四名都是 Claude Sonnet 4.6、Seed-1.8 这些千亿级通用大模型。

一个面向端侧设备的小尺寸 GUI Agent 模型，能打进这个位置，实属罕见。

另外在 ScreenSpot-V2、MMBench 等 13 个多模态基准榜单，Mano-P 也全部 SOTA 拿下当前最优成绩。

覆盖了自主操控、多模态感知认知、视频理解、长上下文学习等多个关键维度，树立了 Mano-P 模型在端侧 GUI Agent 领域的性能标杆。

真正的差异化

在这些基准测试的榜单背后，真正值得我们关注的还有它与现有方案的差异。

纯视觉，不靠协议

现有大部分工具依赖 CDP 协议或 HTML 解析，本质是读取页面代码来定位按钮和输入框。

这套传统处理方式局限在 Web 应用范围内，遇到桌面软件、3D 应用便无从下手。

而 Mano-P 采用纯视觉GUI交互，可以做到直接识别屏幕截图，所见即所得，随意操控。

端侧大模型，开箱即用

另一个更显著的差别，是模型的部署方式。

OpenClaw 需要用户自行配置模型，Manus 依赖云端 API 调用。

Mano-P 模型直接支持内置端侧模型，在本地模式下，无需配 API 密钥，无需连外部服务器，可实现一键启动。

在 M4 芯片 + 32GB 内存的 Mac mini 或 MacBook 上，用 4B 量化版本就能直接跑。

在更高算力需求的场景上，接入专属算力棒，即可做到即插即用。

自适应界面改动，长任务离线运行

传统 RPA 还有一个老问题：应用界面升级改版，之前配好的自动化流程全报废。

Mano-P 靠纯视觉理解，UI 变化自适应，维护成本大幅降低。

支持数十步到上百步的复杂业务流程，全程不联网，本地完成推理、决策、纠错的完整闭环。

实用场景

官方给出的几个实际案例演示，覆盖了日常开发、工作、娱乐等几大场景。

1）Mano-afk 全自动应用构建

输入一段自然语言需求，系统自动完成架构设计、代码生成、本地部署。

测试不通过，会自动定位问题、修复、重新部署，全程无需人工介入。

2）商业级视频智能系统

从接收指令开始，自动完成视频生成、上传、分析、剪辑，再到二次评测。

过程中可自主操作网页与剪辑软件，最后输出完整的分析报告。

3）麻将博弈

Mano-P 不只是一个工作工具，官方还给出了生活娱乐场景的演示。

通过纯视觉理解麻将游戏界面，自主完成识牌、分析和出牌决策，验证了模型在非结构化场景下的通用能力。

快速安装

想使用 Mano-P 来完成 GUI 自动化任务，有两种方式。

方式一：CLI 命令行工具

在终端上，通过 Homebrew 安装 mano-cua 命令行工具:

brew tap HanningWang/tapbrew install mano-cua 

安装完成后，就能直接在终端下达执行任务指令：

mano-cua run “在小红书整理 AI 最新资讯，按热度排名并展示第一条帖子” 

方式二：以 Skill 方式安装

有 Claude Code、OpenClaw 等 Agent 工具，可通过 ClawHub 一键安装 mano-skill：

clawhub install mano-cua 

重启会话后，Agent 遇到需要操控界面的任务，会自动调用，不用手动触发。

一台 M4 芯片 Mac 电脑，两行命令，Mano-P 1.0 这个 GUI Agent 模型就能直接顺滑跑起来。

目前相关代码已开源 Mano-CUA Skill 部分，本地模型预计四月底开源。

需要注意的是，如果没有配置本地模型，工具默认会走云端模式。

写在最后

GUI Agent 这个方向，其实不算新。

从早期的 RPA 到近几年各大模型厂商推出的 Computer Use 能力，「让 AI 像人一样操作电脑」这个愿景已经被讲了很多遍。

但是，之前大多数方案都绕不开两个问题：

1. 依赖云端 API，屏幕截图得上传，隐私上过不了关；
2. 依赖 DOM 解析或系统 API，换个界面，AI 便容易识别错乱。

Mano-P 试图走的是一条不同的路，把模型搬到本地，用纯视觉的方式理解界面，让所有数据不出设备。

从技术指标上看，4B 模型在 M4 芯片上的推理速度已经具备实用价值，72B 模型在 OSWorld 上的表现也确实领先。

不过，这个项目真正值得关注的，可能不是当下的完成度，而是它指向的那个方向：每个人的设备上，常驻一个能理解屏幕、自主操作的 AI 助手，而且完全离线运行。

如果这条路走通了，它改变的可能不只是「自动化」这件事，而是人和计算机交互的基本方式。你不再需要学习每个软件怎么用，只需要告诉 AI 想要什么结果。

当然，从能跑 demo 到能用在生产环境，中间还有很长的路。

模型的鲁棒性、长任务中的错误累积、跨平台的适配成本，这些都是需要时间去打磨的问题。但至少，这个 GitHub 项目，让我们看到了一种新的可能性。

项目基于 Apache 2.0 协议开放，可商用和二次开发。感兴趣的同学，可以去 GitHub 仓库看看源码和文档。

GitHub 项目地址：https://github.com/MININGLAMP-AI/MANO-P

今天的分享到此结束，感谢大家抽空阅读！