我来帮你重新组织这篇技术体验文章，让它更有结构性和可读性。
OmniParser 与 OmniTool 实践体验总结
前言
最近我尝试了 Microsoft 开源的 OmniParser 和 OmniTool 这两个工具，这里记录一下使用体验和踩坑经历。作为一名开发者，我觉得这套工具组合挺有意思的，特别是在 AI 控制计算机这个领域。
工具介绍
OmniParser
OmniParser 是一个图像识别工具，主要功能是：
- 自动识别图片中的元素
- 为识别到的元素打标签和编号
- 记录元素位置信息
个人使用体验：
- 在我的 RTX 4070 笔记本（8GB显存）上，处理 720p 图片仅需约 1.5 秒
- CPU 模式下性能差距明显，同样的任务需要 30 多秒
- 识别准确度令人满意
OmniTool
OmniTool 是建立在 OmniParser 基础上的自动化工具：
- 将 OmniParser 的识别结果传递给 LLM
- 解析 LLM 的响应并通过 pyautogui 控制计算机
- 使用 QEMU 和 Win11 企业版镜像作为沙盒环境
实践经验
模型对比
我测试了两个模型：
-
Qwen 2.5-vl-72b-instruct
- 响应速度快
- Token 消耗大（简单任务就用了 20 万 token）
- 执行可靠性有待提高，经常中途出错
-
Deepseek-r1-distill-llama-70b
- 目前免费使用
- 同样存在执行中断问题
- 结构解析准确度需要提升
踩坑记录
-
GPU 加速问题
解决方案：手动下载 GPU 版本的 PyTorch 参考：https://pytorch.org/get-started/locally/ -
虚拟机连接问题
- 错误提示：
Validation errors: Windows Host is not responding - 解决方案：
- 在虚拟机中重新克隆 OmniParser 项目
- 使用 PyCharm 运行
win11setup/setupscripts/server/main.py
- 错误提示：
Docker 使用建议
在国内环境下，Docker 镜像拉取可能比较慢，建议：
- 使用国内镜像源
- 或搭建私有镜像仓库
下面就是中文教程
OmniTool 中文文档
通过 OmniParser + 您选择的视觉模型控制 Windows 11 虚拟机
主要亮点
- OmniParser V2 比 V1 快 60%，可识别多种操作系统图标、应用程序图标及内部界面元素！
- OmniBox 虚拟机比同类测试环境节省 50% 磁盘空间，同时提供完整的计算机操作 API
- OmniTool 原生支持主流视觉模型：OpenAI (4o/o1/o3-mini)、DeepSeek (R1)、Qwen (2.5VL) 和 Anthropic 计算机操作模型
系统架构
包含三大核心组件：
| omniparserserver | 运行 OmniParser V2 的 FastAPI 服务器 |
| omnibox | 运行在 Docker 容器中的 Windows 11 虚拟机 |
| gradio | 提供操作界面，可实时观察AI推理和执行过程 |
演示视频
| OmniParser V2 | 观看视频 |
|---|---|
| OmniTool | 观看视频 |
注意事项
- OmniParser V2 支持 CPU 运行，但建议部署在 GPU 服务器以获得最佳性能
- OmniBox 需要 KVM 虚拟化支持，建议在 Windows/Linux 系统运行（无需 GPU）
- 建议将 omnibox 和 gradio 部署在同一 CPU 服务器，omniparserserver 部署在 GPU 服务器
安装步骤
-
omniparserserver 服务端:
a. 如果已有 OmniParser 的 conda 环境可直接使用，否则按以下步骤创建：
b. 确认已安装 conda（通过
conda --version），未安装请从 Anaconda 官网 获取c. 进入项目根目录：
cd OmniParserd. 创建 conda 环境：
conda create -n "omni" python==3.12e. 激活环境：
conda activate omnif. 安装依赖：
pip install -r requirements.txtg. 下载 V2 模型权重（确保权重目录名为 icon_caption_florence）：
rm -rf weights/icon_detect weights/icon_caption weights/icon_caption_florence for folder in icon_caption icon_detect; do huggingface-cli download microsoft/OmniParser-v2.0 --local-dir weights --repo-type model --include "$folder/*"; done mv weights/icon_caption weights/icon_caption_florenceh. 进入服务目录：
cd OmniParser/omnitool/omniparserserveri. 启动服务：
python -m omniparserserver -
omnibox 虚拟机:
a. 安装 Docker Desktop
b. 访问 微软评估中心，下载 Windows 11 Enterprise Evaluation (90天试用版，英语-美国) ISO 文件[约6GB]。重命名为 custom.iso 并复制到
OmniParser/omnitool/omnibox/vm/win11isoc. 进入管理脚本目录：
cd OmniParser/omnitool/omnibox/scriptsd. 创建虚拟机[400MB]并安装系统[20GB]：
./manage_vm.sh createe. 管理命令：
- 启动：
./manage_vm.sh start - 停止：
./manage_vm.sh stop - 删除：
./manage_vm.sh delete并手动删除OmniParser/omnitool/omnibox/vm/win11storage
- 启动：
-
gradio 界面:
a. 进入界面目录：
cd OmniParser/omnitool/gradiob. 激活环境：
conda activate omnic. 启动服务：
python app.py --windows_host_url localhost:8006 --omniparser_server_url localhost:8000d. 打开终端显示的 URL，设置 API Key 即可开始使用！
风险控制
遵循微软人工智能原则和负责任AI实践：
- 通过负责任AI数据训练图标识别模型，避免推断敏感属性
- 建议仅处理不包含有害/暴力内容的截图
- 使用微软威胁建模工具进行安全分析
- 保持人工监督以最小化风险
致谢
感谢以下优秀项目的启发：
特别感谢 Francesco Bonacci、Jianwei Yang、Dillon DuPont、Yue Wu、Anh Nguyen 等专家的宝贵建议。