Desktop-Agent 桌面智能体平台产品系统

1、立项原因：随着工业自动化和智能化升级，大量重复性桌面操作仍依赖人工执行，效率低、成本高且容易出错。本项目旨在构建一套端到端的桌面智能体平台，通过视觉感知、任务规划和自动化执行，替代人工完成复杂的桌面操作任务，提升工业场景下的自动化水平。
2、行业场景：主要应用于制造业质检、设备监控、数据采集、RPA流程自动化等场景，帮助企业实现降本增效。

1、功能模块：系统主要包含四大核心模块。一是屏幕视觉感知模块，基于OpenCV和PyTorch实现桌面元素检测与识别；二是任务规划模块，结合大语言模型（LLM）进行任务拆解与决策；三是自动化执行模块，模拟鼠标点击、键盘输入、窗口切换等人机交互操作；四是结果校验模块，对执行结果进行自动验证与异常反馈。
2、主要功能描述：平台支持用户通过自然语言描述任务，Agent自动理解意图、识别目标界面元素、规划执行步骤并完成操作闭环。可广泛应用于软件测试、数据录入、报表生成、跨系统数据迁移等重复性工作。

1、我的职责：作为项目架构师和核心开发，负责整体技术方案设计、视觉感知模型选型与训练、LLM任务规划链路设计、自动化执行引擎开发以及系统集成与交付。
2、技术栈与亮点：项目采用Python为主语言，结合OpenCV进行图像处理，PyTorch训练视觉定位模型，调用大语言API实现任务规划，Windows API完成底层输入控制。亮点在于构建了"感知-规划-执行-校验"的完整闭环，具备较强的泛化能力和工业落地价值。