Представьте агента, который смотрит на ваш экран и делает все за вас. Не просто описывает кнопки, а реально кликает, заполняет формы, проходит многошаговые процессы. Screen Vision — это не очередной скриншот-анализатор. Это полноценный open-source фреймворк для создания AI-помощников, которые видят интерфейс и действуют в нем.
Что это за зверь и зачем он нужен
Вспомните нашу статью про Screen Vision для создания гайдов. Тот инструмент анализировал скриншоты и генерировал инструкции. Этот — идет дальше. Он не просто рассказывает, что делать. Он это делает.
Архитектура построена вокруг одной простой идеи: дать модели «глаза» (компьютерное зрение) и «руки» (автоматизацию действий). И сделать это так, чтобы вы могли запускать все локально, не отправляя скриншоты своих банковских приложений в облака OpenAI.
Главная фишка — гибридная модель. Вы выбираете, где что запускать. Критичные для приватности задачи — на локальной Qwen 3VL. Быстрые, несекретные — на Gemini 3 Flash через API. Никакой привязки к одному вендору.
Архитектура: три мозга и пара глаз
Под капотом — модульная система, которую можно разобрать и собрать как конструктор. Вот из чего она состоит:
| Модуль | Задача | Технологии |
|---|---|---|
| Vision Analyzer | Понимает что на экране: кнопки, поля, текст | Qwen 3VL, Gemini 3 Flash, YOLO для быстрого детекта |
| Action Planner | Решает что делать дальше: кликнуть, ввести текст, подождать | Локальная LLM (Llama 3.2, Qwen 2.5), GPT-4o мини |
| Executor | Выполняет действия: эмулирует мышь, клавиатуру | PyAutoGUI, playwright, selenium |
| Orchestrator | Управляет всем процессом, обрабатывает ошибки | Python asyncio, конечные автоматы |
Звучит сложно? На практике все проще. Система работает по циклу: 1) сделать скриншот, 2) проанализировать что видно, 3) решить что делать, 4) сделать это, 5) повторить.
Локальные модели vs облачные: битва за приватность
Вот где начинается самое интересное. Screen Vision не навязывает вам один стек. Выбирайте что хотите:
- Полная приватность: Qwen 3VL 72B запущенная локально через Ollama или llama.cpp. Ни один пиксель не уйдет за пределы вашего компьютера. Цена? 32+ ГБ RAM и серьезная видеокарта.
- Баланс: Qwen 3VL 14B или Llama 3.2 11B Vision. Работают на хорошем ноутбуке, качество почти как у больших моделей.
- Скорость и бюджет: Gemini 3 Flash через Google AI Studio. Дешево, быстро, но ваши данные летят в Google.
- Максимальная точность: GPT-4o мини или Claude 3.5 Haiku через API. Дорого, но для бизнес-процессов иногда необходимо.
Авторы проекта честно пишут: «Локальные VLA-модели еще отстают от облачных в понимании сложных интерфейсов. Но для 80% задач — хватает». И это правда. Qwen 3VL отлично определяет стандартные UI-элементы: кнопки, поля ввода, выпадающие списки. С нестандартными кастомными компонентами бывают проблемы.
Важный нюанс: если вы работаете с конфиденциальными данными (медицинские записи, финансовые отчеты), локальные модели — не опция, а необходимость. Помните историю с утечками данных из облачных LLM? Здесь риски те же.
С чем сравнить? Практически не с чем
Рынок AI-автоматизации UI пока в зачаточном состоянии. Вот что есть:
- RPA-платформы (UiPath, Automation Anywhere): Мощные, но без AI. Нужно вручную прописывать каждый шаг. И стоят как Boeing 747.
- Scribe, Tango: Записывают действия и создают документацию. Но только записывают, не выполняют автоматически. И закрытые.
- Playwright, Selenium с AI-надстройкой: Можно собрать самому, но готового решения нет. Придется интегрировать модели, писать оркестратор.
- MAI-UI: Ближайший аналог, но менее гибкий в выборе моделей и без open-source версии.
Screen Vision занимает уникальную нишу: open-source + поддержка локальных моделей + готовый фреймворк для создания агентов. Аналогов с таким сочетанием я не нашел.
Примеры использования: от скучного до безумного
Вот что можно делать с этим инструментом прямо сейчас:
1 Автоматизация рутинных задач в веб-приложениях
«Заполни эту форму в CRM 50 раз». Агент делает скриншот формы, распознает поля «Имя», «Email», «Компания», заполняет их из CSV-файла, нажимает «Отправить». Если появится капча — останавливается и зовет человека.
2 Тестирование интерфейсов
«Протестируй наш новый SaaS». Агент проходит по основным сценариям: регистрация, вход, создание проекта, настройки. Фиксирует баги (кнопка не нажимается, текст не влезает в поле). Все скриншоты с описанием проблем складывает в отчет.
3 Скрейпинг сайтов с динамическим контентом
Традиционные парсеры ломаются на React/Vue-приложениях. Screen Vision просто «смотрит» на экран, находит нужные данные (цены, описания, доступность) и извлекает их. Даже если контент подгружается через 5 секунд после прокрутки.
Подводные камни и ограничения
Не все так радужно. Вот с чем придется мириться:
- Скорость: Локальные VLA-модели медленные. Один цикл «скриншот-анализ-действие» может занимать 5-10 секунд. Для пакетной обработки — терпимо. Для real-time взаимодействия — нет.
- Точность: Модель иногда путает похожие элементы. «Кнопка Отправить» и «Кнопка Отменить» рядом — 50/50 куда кликнет. Нужна пост-обработка и проверки.
- Динамические интерфейсы: Если контент меняется во время выполнения (прогресс-бар, анимации), агент может «потеряться». Нужно настраивать таймауты и ожидания.
- Ресурсы: Qwen 3VL 72B жрет 30+ ГБ RAM. На облачных инстансах это $200-300 в месяц. Дешевле нанять стажера (шучу, но не совсем).
Авторы проекта честно описывают эти ограничения в документации. И предлагают workaround: для критичных процессов использовать гибридный подход. Первые шаги — на быстрой облачной модели, финальные действия с данными — на локальной.
Кому этот инструмент реально нужен
Screen Vision — не для всех. Вот кому он пригодится:
- QA-инженеры: Для автоматизации тестирования UI без написания тонн хрупкого кода на Selenium.
- Малый бизнес: У которых нет бюджета на UiPath, но есть рутинные задачи (перенос данных между системами, заполнение форм).
- Разработчики специфичного софта: Где нет API, только GUI. Медицинские системы, legacy-банковское ПО, промышленное оборудование.
- Исследователи: Которые хотят экспериментировать с VLA-моделями в реальных условиях, а не на синтетических датасетах.
- Параноики: Которые не хотят чтобы их данные уходили в облака AI-провайдеров. (Привет, Offloom!)
Если вы просто хотите автоматически постить в Instagram — есть инструменты попроще. Если нужно автоматизировать сложные многошаговые процессы в закрытых системах — Screen Vision один из немногих вариантов.
Что будет дальше? Мой прогноз
Такие инструменты как Screen Vision — это первые ласточки новой волны. В ближайшие 1-2 года мы увидим:
- Специализированные VLA-модели для UI: Обученные не на общих датасетах, а на миллионах скриншотов веб-интерфейсов. Они будут точнее определять элементы и понимать контекст.
- Интеграцию с оркестраторами кода: Вроде тех, что мы разбирали в статье про Auto Claude и Agor. Агент не только кликает, но и пишет код для сложных преобразований данных.
- Локальные модели размером с телефон: Через квантование, дистилляцию и специализацию. Qwen 3VL в 3B параметрах, но только для UI-задач — и она поместится на смартфон.
- Стандартизацию: Сейчас каждый инструмент делает по-своему. Появятся протоколы обмена между vision-моделями и исполнителями действий.
Screen Vision показывает, что автоматизация интерфейсов с AI возможна уже сегодня. Не идеальна, не быстра, не дешева. Но работает. И самое главное — дает вам контроль. Не над API-ключами, а над самим процессом. Вы решаете, какие модели использовать, куда отправлять данные, как обрабатывать ошибки.
Это тот случай, когда open-source меняет правила игры. Крупные вендоры будут продавать вам черный ящик. Screen Vision дает отвертку и говорит: «Разбирай, модифицируй, улучшай». Хотите добавить поддержку новой модели? Pull request. Нашли баг в определении элементов? Почините сами.
Именно так и должны развиваться сложные AI-инструменты. Не как сервисы с ежемесячной подпиской, а как платформы, которые сообщество дорабатывает под свои нужды. Screen Vision — хорошее начало этого пути.
