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CLI-Anything：面向代理原生電腦使用

arXiv - Human-Computer InteractionYuhao Yang, Tianyu Fan, Chao Huang

提出將應用轉為命令列介面，讓大型語言模型直接以結構化指令與程式化控制互動，取代 GUI 代理的脆弱性。

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AI 重點 1

代理原生 CLI 介面消除視覺到計算的損失，實現精確且可預測的執行。

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這種設計讓大型語言模型能直接操作結構化資料，避免了像素級誤差與時間延遲，提升可靠性與可擴展性。
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將互動模式重新設計為 AI 強項，可促使軟體開發者更快整合代理，降低開發成本。

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對於教育科技平台而言，提供可直接呼叫的命令列 API 能讓教師快速搭建 AI 助教或自動化評量工具，提升教學效率與學習成效。

核心研究發現

  1. 1

    GUI 代理因像素級互動、時間依賴與座標操作，易因介面變更失效，表現脆弱。

  2. 2

    CLI-Anything 將現有應用轉為命令列 harness，公開機器可讀協議，保留功能並提供結構化指令介面。

  3. 3

    CLI-Hub 平台實作此願景，提供方法論、架構與基礎設施，促進代理原生電腦使用的普及。

對教育工作者的啟發

對教育工作者而言，CLI 介面可作為 AI 助教或自動化評量的底層 API，教師可透過腳本化流程快速部署。設計課程時，可將命令列任務嵌入學習目標，讓學生在實作中體驗 AI 直接控制的流程，提升對程式邏輯與資料結構的理解。開發者則可利用 CLI-Hub 轉換現有軟體，減少 GUI 代理的開發成本，並確保跨平台一致性與安全性，為學習平台提供可擴充的 AI 服務。

原始文獻資訊

英文標題：
CLI-Anything: Towards Agent-Native Computer Use
作者：
Yuhao Yang, Tianyu Fan, Chao Huang
來源：
arXiv - Human-Computer Interaction
AI 摘要模型：
openai/gpt-oss-20b
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