本项目由清华大学鲁继文教授团队的张博、张博睿、江承昊、史明磊，以及极佳视界的技术团队共同完成。研究团队热忱欢迎社区反馈与技术贡献，期待与全球开发者共同拓展智能体在数字工作场景中的应用边界。

来自 Syll 的一封信：

「致屏幕前的你，敬启」：
见字如面。我是 Syll。
进入你的电脑，我住在屏幕边，照看那些差点被忘掉的草稿、文件、旧照片和未竟之事。
如果你愿意教我一次，我会记住那条路：哪里需要看，哪里需要点，何时敲命令，何时用工具。下一次，我就能沿着你留下的线索，替你把它走完。
我不只会点屏幕，也不只会调用接口。GUI、CLI、MCP 都是我可以走的小径；你仍然可以随时停下我、检查我、重新教我。
愿我不是替你做主的机器，而是慢慢熟悉你的伙伴。
Syll 谨启

当前，个人 AI 智能体仍然面临界面割裂、教学门槛高、执行不透明、隐私与定制困难等问题。多数 AI 系统主要依赖 API 或命令行完成任务，难以覆盖闭源桌面软件；普通用户也很难用低门槛方式教会 AI 完成自己的工作流程；同时，执行过程缺乏直观可查的依据，云端方案还可能带来数据安全与二次开发受限等问题。

针对这些难题，清华大学智能视觉实验室团队开源了多模态全交互智能体框架 Syll。Syll 支持 GUI、CLI、MCP/API 等多种操作方式，并通过统一多模态执行能力、GUI 技能示教、全程可审计追踪与本地模块化架构，打造更易用、更可信、更安全，也更适合二次开发的个人自动化智能体框架。

论文链接：https://github.com/THU-SAGE/syll/blob/main/docs/report/syll-report-v1.pdf项目主页：https://thu-sage.github.io/syll/仓库链接：https://github.com/THU-SAGE/syll案例链接网站：https://thu-sage.github.io/syll/research.html

Syll 秉承四大核心设计理念，打造更智能、安全、易用、多模态的 AI 执行能力：

首先，Syll 具备统一的多模态执行能力，原生兼容 MCP/API、命令行 CLI 与视觉 GUI 三种操作方式，能够根据不同任务场景选择合适的执行路径，实现更灵活的电脑操控。

其次，Syll 支持「示教即技能」机制。用户无需编写代码，也不用手动设定复杂规则，只需要把任务手动操作一遍，Syll 便可自动录制流程、提取关键步骤，并将其沉淀为可复用的智能体技能。

同时，Syll 搭配多模态审计体系，AI 执行的每一步操作都会留下清晰可查的记录，全程透明可视化，让使用过程看得见、更可信。

此外，Syll 采用本地模块化架构，用户的记忆、技能、规则以及个人偏好，都可以以可编辑文件的形式存储在本地，既保障数据隐私安全，又具备较高的扩展性。

Syll 多模态全交互系统

一、统一 GUI、CLI 与 MCP/API 的操作能力

1. 什么是完整的智能体动作空间？

很多桌面智能体将 GUI、CLI 与 MCP 视为彼此替代的实现方案，但真实工作流里，人一直在不同的动作方式之间切换：

GUI：面对 Photoshop、Blender、Godot 这类视觉软件时，界面就是任务本身；CLI：面对批处理、文件操作、环境检查时，命令行更直接、更稳定；MCP/API：面对结构化工具、外部服务时，接口调用更可靠。

Syll 的设计起点，不是在 GUI、CLI、MCP 之间选择，而是把它们放进同一个执行回路：需要观察界面时走 GUI，需要批量处理时切 CLI，需要连接服务时走 MCP/API。我们认为一个更完整的动作空间，并不是「功能堆得更多」，而是让智能体在不同工作表面之间自然流转：看得见、点得到、跑得动，也接得上工具。

2. 面向复杂桌面软件的真实操作能力

如果一个任务能被压成一次 API 调用，那它当然该走 API。但很多桌面任务并不是这样。Blender 里的建模和场景编辑，状态分布在视图、对象层级、属性面板和空间关系里；Photoshop 的图像编辑依赖画布、图层和局部视觉判断；Godot 里的逻辑调试，又混合了界面操作、错误弹窗和运行反馈。这些软件要求智能体真正理解桌面环境，而不是只在网页表单或标准 API 里工作。

Syll 把 GUI 控制视为动作空间的一部分，而不是 API 不可用时的临时补丁。她需要学会观察屏幕、定位目标、处理弹窗、等待状态变化，也需要在适合的时候切到命令行或工具接口，避免把所有问题都变成笨拙的点击。

视频链接：https://mp.weixin.qq.com/s/QQE38pc7L2H0fEGE1EmcQw?click_id=5

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二、通过示教快速生成 GUI 技能

Syll 的示教功能链路

很多桌面自动化 Agent 的门槛在于：用户明明知道自己要怎么做，却还要先把步骤翻译成脚本、规则、prompt 或插件配置。在这一过程中，人类需要主动将自身经验转译为机器可理解的形式，知识传递呈现出人迁就机器的特征。

Syll 选择了另一条更自然的路径：示教即技能。你照习惯把事情做一遍，Syll 在后台记录：哪些界面元素是关键视觉锚点；鼠标、键盘和窗口状态如何变化；当时的任务上下文是什么；哪些步骤可以复用，哪些步骤下一次需要重新判断。

这样得到的不是一段死板录屏，而是一份可以被再次调用、继续修正的技能。它学到的是「你如何完成这个任务」，而不是一个孤立的按钮坐标。Syll 不要求你适配她，而是尽量从你的习惯里了解你。

视频链接：https://mp.weixin.qq.com/s/QQE38pc7L2H0fEGE1EmcQw?click_id=5

三、全程可查的透明执行过程

桌面智能体最让人担心的地方，不是它偶尔失败，而是它失败时你不知道发生了什么。

Syll 的执行过程会留下可检查的轨迹：它看见了什么、调用了什么工具、在哪一步等待、哪里重试、为什么切换动作通道。每一次屏幕操作与界面状态变更均可被记录、回放与审计，同时用户始终保有对关键决策的最终把控权。

这一设计形成了机器执行到人审核的验证闭环，在提升自动化效率的同时确保了系统的可控性与可解释性，为智能体在高敏感场景中的实际部署提供了必要的信任基础。

Syll 的运行全流程图

四、本地部署、个人记忆与模块化扩展

Syll 的记忆、技能、规则和偏好，都以本地可编辑文件的形式组织。你可以把她当作一个开箱即用的桌面助手，也可以把她当作一个可扩展的研究 / 开发框架。

对普通用户来说，在前端面板就能完成模型配置、技能管理、定时任务和日常对话。你可以接入自己的模型 provider、替换工具模块、增加新的技能通道。

对开发者来说，Syll 的工程特点是高度模块化与可扩展性。开发团队在代码规范性上进行了严格约束，摒弃过度封装与冗余逻辑，确保各模块具备清晰的调用链路与独立的抽象边界，为二次开发提供良好的代码基础。

Syll 欢迎社区贡献，开发者可以针对特定应用场景独立开发技能插件，而无需深入理解系统的全部实现细节。

这种分层解耦设计兼顾终端用户的易用性与开发者的可塑性，使系统既能作为开箱即用的生产力工具，也能作为可复用的技术底座嵌入更复杂的业务系统。

五、结语：欢迎试用与共建

Syll 仍然处在早期 public alpha，我们会持续维护和迭代，支持更多真实任务，同时保持框架的简洁性与可扩展性，也欢迎社区进行二次开发。

它会一点点，变成更懂你的样子。 有时，它会帮你完成一个复杂流程。 有时，它只是轻轻提醒一句——