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license: other
language:
- zh
- en
base_model:
- THUDM/glm-4v-9b
pipeline_tag: image-text-to-text
library_name: transformers
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# CogAgent

## 关于模型

`cogagent-9b-20241220` 是 我们基于 [GLM-4V-9B](https://huggingface.co/THUDM/glm-4v-9b) 训练得到的一个专门用于 Agent任务的模型。
`cogagent-9b-20241220` 是一款较为先进的智能体模型，它具备强大的跨平台兼容性，能够实现对多种计算设备上的图形界面进行自动化的操作。
无论是Windows、macOS还是Android系统，`cogagent-9b-20241220` 都能够接收用户指令，自动获取设备屏幕截图，经过模型推理后执行自动化设备操作。

## 运行模型

请前往我们的[github](https://github.com/THUDM/CogAgent) 查看具体的运行示例。

## 输入和输出

cogagent-9b-20241220是一个Agent类执行模型而非对话模型，不支持连续对话，但是但支持连续的执行历史。
这里展示了用户应该怎么整理自己的输入格式化的传入给模型。并获得模型规则的回复。

### 用户输入部分

1. `task` 字段

   用户输入的任务描述，类似文本格式的prompt，该输入可以指导 CogAgent1.5 模型完成用户任务指令。请保证简洁明了。

2. `platform` 字段

   CogAgent1.5 支持在多个平台上执行可操作Agent功能, 我们支持的带有图形界面的操作系统有三个系统，
    - Windows 10，11，请使用 `WIN` 字段。
    - Mac 14，15，请使用 `MAC` 字段。
    - Android 13，14，15 以及其他GUI和UI操作方式几乎相同的安卓UI发行版，请使用 `Mobile` 字段。

   如果您使用的是其他系统，效果可能不佳，但可以尝试使用 `Mobile` 字段用于手机设备，`WIN` 字段用于Windows设备，`MAC`
   字段用于Mac设备。

3. `format` 字段

   用户希望 CogAgent1.5 返回何种格式的数据, 这里有以下几种选项:
    - `Answer in Action-Operation-Sensitive format.`: 本仓库中demo默认使用的返回方式，返回模型的行为，对应的操作，以及对应的敏感程度。
    - `Answer in Status-Plan-Action-Operation format.`: 返回模型的装题，行为，以及相应的操作。
    - `Answer in Status-Action-Operation-Sensitive format.`: 返回模型的状态，行为，对应的操作，以及对应的敏感程度。
    - `Answer in Status-Action-Operation format.`: 返回模型的状态，行为。
    - `Answer in Action-Operation format.` 返回模型的行为，对应的操作。

4. `history` 字段

   拼接顺序和结果应该如下所示：
   ```
   query = f'{task}{history}{platform}{format}'
   ```

### 模型返回部分

1. 敏感操作: 包括 `<<敏感操作>> <<一般操作>>` 几种类型，只有要求返回`Sensitive`的时候返回。
2. `Plan`, `Agent`, `Status`, `Action` 字段: 用于描述模型的行为和操作。只有要求返回对应字段的时候返回，例如带有`Action`则返回
   `Action`字段内容。
3. 常规回答部分，这部分回答会在格式化回答之前，表示综述。
4. `Grounded Operation` 字段:
   用于描述模型的具体操作，包括操作的位置，类型，以及具体的操作内容。其中 `box` 代表执行区域的坐标，`element_type` 代表执行的元素类型，
   `element_info` 代表执行的元素描述。这些信息被一个 `操作指令` 操作所包裹。这些指令包括：
    - `CLICK`: 点击操作，模拟鼠标点击或者手指触摸。
    - `LONGPRESS`: 长案操作。仅在 `Mobile` 模式下支持。

### 例子

用户的任务是希望帮忙将所有邮件标记为已读，用户使用的是 Mac系统，希望返回的是Action-Operation-Sensitive格式。
正确拼接后的提示词应该为：

```
Task: 帮我将所有的邮件标注为已读
(Platform: Mac)
(Answer in Action-Operation-Sensitive format.)
```

接着，这里展现了不同格式要求下的返回结果:


<details>
<summary>Answer in Action-Operation-Sensitive format</summary>

```
Action: 点击页面顶部工具栏中的“全部标为已读”按钮，将所有邮件标记为已读。
Grounded Operation: CLICK(box=[[219,186,311,207]], element_type='可点击文本', element_info='全部标为已读')
<<一般操作>>
```

</details>

<details>
<summary>Answer in Status-Plan-Action-Operation format</summary>

```
Status: None
Plan: None.
Action: 点击收件箱页面顶部中间的“全部标记为已读”按钮，将所有邮件标记为已读。
Grounded Operation: CLICK(box=[[219,186,311,207]], element_type='可点击文本', element_info='全部标为已读')
```

</details>

<details>
<summary>Answer in Status-Action-Operation-Sensitive format</summary>

```
Status: 当前处于邮箱界面[[0, 2, 998, 905]]，左侧是邮箱分类[[1, 216, 144, 570]]，中间是收件箱[[144, 216, 998, 903]]，已经点击“全部标为已读”按钮[[223, 178, 311, 210]]。
Action: 点击页面顶部工具栏中的“全部标为已读”按钮，将所有邮件标记为已读。
Grounded Operation: CLICK(box=[[219,186,311,207]], element_type='可点击文本', element_info='全部标为已读')
<<一般操作>>
```

</details>

<details>
<summary>Answer in Status-Action-Operation format</summary>

```
Status: None
Action: 在收件箱页面顶部，点击“全部标记为已读”按钮，将所有邮件标记为已读。
Grounded Operation: CLICK(box=[[219,186,311,207]], element_type='可点击文本', element_info='全部标为已读')
```

</details>

<details>
<summary>Answer in Action-Operation format</summary>

```
Action: 在左侧邮件列表中，右键单击第一封邮件，以打开操作菜单。
Grounded Operation: RIGHT_CLICK(box=[[154,275,343,341]], element_info='[AXCell]')
```

</details>

### 注意事项

1. 该模型不是对话模型，不支持连续对话，请发送具体指令，并参考我们提供的历史拼接方式进行拼接。
2. 该模型必须要有图片传入，纯文字对话无法实现GUI Agent任务。
3. 该模型输出有严格的格式要求，请严格按照我们的要求进行解析。输出格式为 STR 格式，不支持输出JSON 格式。


## 先前的工作

在2023年11月，我们发布了CogAgent的第一代模型，现在，你可以在 [CogVLM&CogAgent官方仓库](https://github.com/THUDM/CogVLM)
找到相关代码和权重地址。

<div align="center">
    <img src=assets/cogagent_function_cn.jpg width=70% />
</div>

<table>
  <tr>
    <td>
      <h2> CogVLM </h2>
      <p> 📖  Paper: <a href="https://arxiv.org/abs/2311.03079">CogVLM: Visual Expert for Pretrained Language Models</a></p>
      <p><b>CogVLM</b> 是一个强大的开源视觉语言模型（VLM）。CogVLM-17B拥有100亿的视觉参数和70亿的语言参数，支持490*490分辨率的图像理解和多轮对话。</p>
      <p><b>CogVLM-17B 17B在10个经典的跨模态基准测试中取得了最先进的性能</b>包括NoCaps, Flicker30k captioning, RefCOCO, RefCOCO+, RefCOCOg, Visual7W, GQA, ScienceQA, VizWiz VQA 和 TDIUC 基准测试。</p>
    </td>
    <td>
      <h2> CogAgent </h2>
      <p> 📖  Paper: <a href="https://arxiv.org/abs/2312.08914">CogAgent: A Visual Language Model for GUI Agents </a></p>
      <p><b>CogAgent</b> 是一个基于CogVLM改进的开源视觉语言模型。CogAgent-18B拥有110亿的视觉参数和70亿的语言参数, <b>支持1120*1120分辨率的图像理解。在CogVLM的能力之上，它进一步拥有了GUI图像Agent的能力。</b></p>
      <p> <b>CogAgent-18B 在9个经典的跨模态基准测试中实现了最先进的通用性能，</b>包括 VQAv2, OK-VQ, TextVQA, ST-VQA, ChartQA, infoVQA, DocVQA, MM-Vet, 和 POPE 测试基准。它在包括AITW和Mind2Web在内的GUI操作数据集上显著超越了现有的模型。</p>
    </td>
  </tr>
</table>

## 协议

模型权重的使用请遵循 [Model License](LICENSE)。