AI 工具亮點｜Appen GUI Tracker 採集工具，AI Agent 時代的數據利器

GUI Agent 是一種由多模態感知與大型語言模型驅動的 AI 系統，能透過自然語言指令，在電腦或行動裝置上自動執行點擊、輸入、滑動等操作，完成複雜任務。其核心能力仰賴對使用者互動軌跡的精準理解與執行，這也需要大量高品質訓練數據作為支撐。

近期，以「開啟 AI 智能體新紀元」為口號的 Manus，因其高效的界面操作能力與精準的任務執行表現，迅速成為業界焦點。包括 OpenAI 在內的科技巨頭也相繼推出如 Operator、UI-TARS、AutoGLM 等 GUI Agent 相關產品，可依據指令在桌面與手機端實現智慧互動，自動化完成點擊、輸入等行為。

唯有透過精準蒐集使用者與介面之間的互動數據，才能訓練出真正理解複雜指令、具備場景適應力的 AI Agent，進而全面提升使用體驗與任務執行效率。因此，數據的準確性、多樣性與場景涵蓋度，是決定 Agent 智能化程度與泛化能力的關鍵。

為此，Appen 團隊打造了全新的 GUI Tracker 採集工具，專為 AI 開發者提供 GUI 互動數據的解決方案。

該工具能精準記錄桌面端與行動裝置上的操作語意，涵蓋從點擊、滑動到複雜指令執行的完整流程，為 GUI Agent 的訓練與優化提供強而有力的數據支援。本期《AI 工具亮點》，就帶你深入了解 Appen GUI Tracker 的三大核心功能！

場景化標註系統

支援自訂任務指令與標籤（如電商下單、行程規劃等）

Appen GUI Tracker 實現了從「微觀操作行為」到「宏觀任務意圖」的語意升維。使用者可自訂軌跡採集指令（例如：「在 GitHub 上查找關於 DeepSeek 星標數最多的專案」），並將任務指令拆解為一連串微觀操作步驟，例如：進入 GitHub 首頁 → 開啟搜尋框 → 輸入 DeepSeek → 點擊「搜尋」等，藉此建立「宏觀任務 → 微觀動作」的對應關係，並完整記錄每個操作的行為軌跡。

此功能可為 AI Agent 訓練提供結構化且具情境意義的數據，有助於模型深入理解複雜任務背後的邏輯脈絡，進而提升任務執行的準確性與智能化程度。

多層級語意互動

螢幕截圖、觸控軌跡、系統級事件日誌全方位支援

Appen GUI Tracker 工具採用「視覺－行為－系統」三維數據擷取技術，全面支援滑鼠（左／右鍵點擊、雙擊、拖曳、滑動）、鍵盤（單鍵、組合鍵）與手機螢幕（滑動、點擊）等多種互動方式的數據採集。

透過將使用者操作行為與介面屬性深度綁定，GUI Tracker 可建立「動作 → 控件 → 回應」的語意圖譜，協助 Agent 完成從「看到按鈕 → 理解功能 → 執行操作」的智慧決策閉環，大幅提升任務理解與執行的自動化能力。

此功能不僅能精準捕捉使用者與介面之間的互動細節，更能為 Agent 訓練提供多維度、高精度的數據支援，協助開發者打造更聰明、更高效的 GUI Agent 應用。

多端標註

支援 PC 與行動裝置的指令採集

Appen GUI Tracker 全面支援「電腦、手機、平板」等多端設備的數據採集任務。無論是 PC 端的滑鼠軌跡與鍵盤輸入，或是行動裝置上的觸控點擊與滑動操作，該工具皆能精準擷取並進行標註，確保跨平台互動數據的完整性與一致性，為模型訓練提供高品質的多端數據支援。

▲ Appen GUI Tracker 電腦端標註

▲ Appen GUI Tracker 手機端標註

此功能為開發者提供無縫的多端數據支援，協助打造可適用於多種裝置的 GUI Agent 應用，滿足使用者在不同情境下的智慧化操作需求，進一步強化 Agent 的泛化能力與實用性。

GUI Tracker 的應用場景

Appen GUI Tracker 可應用於多種場景，助力 AI 智能體（Agent）訓練與落地：

訓練工業級 GUI Agent：

傳統 RPA 依賴固定腳本，而 GUI Agent 結合語音指令與視覺數據，可靈活處理複雜的長流程任務，例如供應鏈管理、設備監控等，推動工業自動化升級至智慧化。

學術研究支援：

為學術界提供高品質、多樣化的 GUI 互動數據集，支援人機互動、認知科學與 AI 模型訓練等研究方向。透過量化使用者操作路徑，促進科研創新與理論突破。

輔助日常工作、學習與生活：

GUI Agent 能高效完成辦公流程中的複製、匯出、報表生成等操作，減少重複性工作時間；同時支援跨平台數據整合，亦可協助日常電商比價、選購與下單等任務，提升生活效率。

Appen 數據標註平台下的 GUI Tracker 採集工具，具備自動截圖與行為事件記錄功能，無需人工操作即可完成高效數據擷取，大幅提升大模型項目的數據採集效率與準確性。

Appen 致力於以 AI 驅動數據標註全流程效率提升，為 AI 應用開發提供強大數據基礎，加速智慧應用在各種場景中的規模化落地。