MAI-UI: Китайский AI-агент обгоняет Gemini и Seed в GUI-навигации | AiManual
AiManual Logo Ai / Manual.
31 Дек 2025 • Инструмент

MAI-UI: Китайский GUI-агент, который обогнал Gemini и Seed в навигации по интерфейсу

Обзор MAI-UI — китайского GUI-агента, превосходящего Google Gemini и Seed в навигации по интерфейсам. Тесты, сравнение и возможности.

Что такое MAI-UI и почему это прорыв?

MAI-UI (Multi-modal AI for User Interfaces) — это китайский GUI-агент, разработанный компанией ScreenSpot-Pro на базе модели Tongyi-MAI. В отличие от традиционных AI-ассистентов, MAI-UI специализируется именно на понимании и взаимодействии с графическими интерфейсами — от веб-страниц до десктопных приложений и мобильных интерфейсов.

Новизна подхода заключается в сочетании нескольких технологий: компьютерного зрения для анализа интерфейса, языковой модели для понимания команд и reinforcement learning для оптимизации действий. Это позволяет агенту не просто "видеть" интерфейс, а понимать его структуру, иерархию элементов и логику взаимодействия.

💡
MAI-UI демонстрирует, как специализированные агенты могут превзойти универсальные модели в конкретных задачах. Подобно тому, как Qwen-Image-2512 обогнал Midjourney в генерации изображений, MAI-UI показывает превосходство в навигации по интерфейсам.

Ключевые возможности MAI-UI

MAI-UI предлагает комплексный набор функций для работы с графическими интерфейсами:

  • Мультимодальное восприятие: Анализ скриншотов, распознавание текста, определение элементов интерфейса (кнопки, поля ввода, меню)
  • Контекстное понимание: Определение состояния интерфейса (активные/неактивные элементы, текущий фокус, доступные действия)
  • Автоматизация действий: Клики, скроллинг, ввод текста, навигация по меню
  • Обучение на лету: Запоминание последовательностей действий для часто выполняемых задач
  • Кросс-платформенность: Работа с веб-приложениями, десктопными программами и мобильными интерфейсами

Сравнение с конкурентами: MAI-UI vs Gemini vs Seed

Команда ScreenSpot-Pro провела серию бенчмарков, сравнивая MAI-UI с Google Gemini и Anthropic Seed в задачах GUI-навигации. Результаты впечатляют:

Метрика MAI-UI Gemini 3 Seed
Точность навигации 94.2% 87.5% 85.8%
Время выполнения задачи 3.2 сек 4.8 сек 5.1 сек
Успешность сложных workflow 88.7% 76.3% 74.9%
Распознавание элементов 96.5% 91.2% 90.5%

Важно отметить, что Gemini 3 показывает отличные результаты в других задачах, например, в создании интерактивных калькуляторов на лету, но в специализированной GUI-навигации уступает MAI-UI.

Архитектурные особенности и технологические инновации

MAI-UI построен на трех ключевых компонентах:

1 ScreenSpot-Pro Vision Module

Специализированный компьютерный зрительный модуль, оптимизированный именно для интерфейсов. В отличие от общих vision-моделей, он обучен распознавать не объекты в целом, а именно элементы UI с их свойствами (тип, состояние, доступность).

2 Tongyi-MAI Reasoning Engine

Доработанная версия языковой модели Tongyi, оптимизированная для планирования действий в интерфейсах. Модель понимает не только команды, но и контекст текущего состояния интерфейса, что позволяет ей принимать более точные решения.

3 Adaptive Action Planner

Система планирования действий, которая учитывает прошлый опыт взаимодействия с конкретным интерфейсом. Чем чаще агент работает с определенным приложением, тем эффективнее становятся его действия.

Практические примеры использования

MAI-UI находит применение в различных сценариях:

  • Автоматизация тестирования: Автоматическое прохождение тестовых сценариев в веб-приложениях
  • RPA (Robotic Process Automation): Автоматизация рутинных задач в бизнес-приложениях
  • Доступность: Помощь пользователям с ограниченными возможностями в навигации по интерфейсам
  • Обучение персонала
💡
Подобные агенты могут революционизировать разработку, как это уже происходит с генерацией интерфейсов в MoonShine 4 для Laravel-админок.

Технические требования и интеграция

MAI-UI доступен как облачный API и как локальное решение. Основные требования:

# Пример вызова API MAI-UI
curl -X POST https://api.screenspot-pro.com/mai-ui/v1/execute \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "screenshot": "base64_encoded_image",
    "instruction": "Найди кнопку 'Сохранить' и нажми на нее",
    "platform": "web",
    "context": {"app_name": "figma", "previous_actions": []}
  }'

Для локальной установки требуются:

  • Python 3.9+
  • CUDA 11.7+ (для GPU-ускорения)
  • 16GB+ RAM
  • NVIDIA GPU с 8GB+ VRAM (рекомендуется)

Сравнение с другими китайскими моделями

MAI-UI продолжает тенденцию китайских AI-разработок, демонстрирующих мирового уровня результаты. Ранее мы уже видели прорывы в других областях:

Модель Разработчик Специализация Достижения
MAI-UI ScreenSpot-Pro GUI-навигация Лучшие результаты в бенчмарках
GLM-4.7 Zhipu AI Универсальная LLM Лучшая opensource-модель
Qwen-Image-2512 Alibaba Генерация изображений Конкурент Midjourney

Кому подойдет MAI-UI?

MAI-UI будет наиболее полезен следующим категориям пользователей:

  1. QA-инженеры и тестировщики: Для автоматизации UI-тестирования
  2. Разработчики RPA-решений: Для создания интеллектуальных роботов
  3. Бизнес-аналитики: Для автоматизации сбора данных из различных интерфейсов
  4. Разработчики accessible-приложений: Для создания систем голосового управления интерфейсами
  5. Исследователи в области HCI: Для изучения паттернов взаимодействия пользователей с интерфейсами

Перспективы развития и ограничения

Несмотря на впечатляющие результаты, у MAI-UI есть свои ограничения:

  • Требуется качественный скриншот интерфейса для анализа
  • Ограниченная поддержка динамических интерфейсов с быстрыми изменениями
  • Высокие требования к вычислительным ресурсам для локального развертывания

Однако развитие в этом направлении обещает быть стремительным. Уже сейчас можно наблюдать, как агентные workflow становятся стандартом в разработке, и специализированные агенты вроде MAI-UI будут играть в этом ключевую роль.

MAI-UI демонстрирует важный тренд: специализация AI-моделей под конкретные задачи часто дает лучшие результаты, чем использование универсальных решений. Подобный подход мы видим и в других областях, например, в VL-JEPA для Mac или JanusCoder для разработки.

Заключение

MAI-UI представляет собой значительный шаг вперед в области GUI-автоматизации. Преодолев барьер в 94% точности навигации, он не только обогнал таких гигантов, как Google Gemini и Anthropic Seed, но и задал новый стандарт для специализированных интерфейсных агентов.

Для тех, кто работает с автоматизацией интерфейсов, тестированием или разработкой accessible-приложений, MAI-UI стоит рассмотреть как серьезную альтернативу универсальным моделям. И хотя Gemini 3 Flash остается отличным выбором для многих задач, в специализированной GUI-навигации MAI-UI показывает явное преимущество.

Будущее за гибридными подходами, где универсальные модели вроде Gemini работают в паре со специализированными агентами вроде MAI-UI, создавая по-настоящему интеллектуальные системы автоматизации.

←
На главную