mac_computer_use

Anthropic Computer Use (für MAC)

Anthropic Computer Use ist eine Beta -Anthrop -Funktion, die ein Docker -Bild mit Ubuntu ausführt und es steuert. Mit dieser Gabel können Sie sie nativ auf macOS ausführen und direkte Systemsteuerung über native MacOS -Befehle und -Verleistungen bereitstellen.

Vorsicht

Dies kommt mit offensichtlichen Risiken. Der anthropische Agent kann alles auf Ihrem Mac steuern. Bitte seien Sie vorsichtig. Das neue Claude 3.5 -Sonnet -Modell von Anthropic weigert sich, unsichere Dinge wie Kaufartikel oder illegale Inhalte herunterzuladen.

Merkmale

• Native MacOS -GUI -Interaktion (kein Docker erforderlich)
• Bildschirmaufnahme mit nativen MacOS -Befehlen
• Tastatur- und Mauskontrolle durch Cliclick
• Mehrfacher LLM -Anbieterunterstützung (Anthropic, Grundgestein, Scheitelpunkt)
• Streamlit-basierte Schnittstelle
• Automatische Bildschirmauflösung Skalierung
• Dateisysteminteraktions- und Bearbeitungsfunktionen

Voraussetzungen

• Macos Sonoma 15.7 oder später
• Python 3.12+
• Homebrew (zur Installation zusätzlicher Abhängigkeiten)
• Cliclick ( brew install cliclick ) - erforderlich für die Steuerung von Maus und Tastatur

Setup -Anweisungen

1. Klonen Sie das Repository und navigieren Sie dazu:

git clone https://github.com/deedy/mac_computer_use.git
cd mac_computer_use

2. Erstellen und aktivieren Sie eine virtuelle Umgebung:

python3.12 -m venv venv
source venv/bin/activate

3. Führen Sie das Setup -Skript aus:

chmod +x setup.sh
./setup.sh

4. Installieren Sie die Python -Anforderungen:

pip install -r requirements.txt

Die Demo laufen

Richten Sie Ihre Umgebung und Ihre anthropische API -Schlüssel ein

1. In einer .env -Datei hinzufügen:

 API_PROVIDER=anthropic
ANTHROPIC_API_KEY=<key>
WIDTH=800
HEIGHT=600
DISPLAY_NUM=1

Stellen Sie die Bildschirmabmessungen fest (empfohlen: Bleiben Sie innerhalb der XGA/WXGA -Auflösung) und setzen Sie Ihren Schlüssel aus der anthropischen Konsole ein.

2. Starten Sie die Streamlit -App:

streamlit run streamlit.py

Die Schnittstelle wird unter http: // localhost: 8501 erhältlich sein

Überlegungen zur Bildschirmgröße

Wir empfehlen, eine dieser Auflösungen für eine optimale Leistung zu verwenden:

• XGA: 1024x768 (4: 3)
• WXGA: 1280x800 (16:10)
• Fwxga: 1366x768 (~ 16: 9)

Höhere Auflösungen werden automatisch auf diese Ziele skaliert, um die Modellleistung zu optimieren. Sie können die Auflösung mithilfe von Umgebungsvariablen festlegen:

 export WIDTH=1024
export HEIGHT=768
streamlit run streamlit.py

Wichtig

Die in dieser Referenzimplementierung verwendete Beta -API kann sich ändern. Weitere Informationen finden Sie in den API-Versionshinweise für die aktuellsten Informationen.