AI 驱动的自动化方案
基于 AI 视觉识别的 UI 自动化解决方案，通过自然语言控制和智能识别实现复杂的自动化任务。
方案概述
本方案实现了一个完全免费的 AI 驱动的 UI 自动化系统，采用服务端-客户端架构：
- 服务器端：运行 AI 模型（Ollama + LLaVA），只需部署一次
- 客户端：轻量级软件，通过局域网调用 AI 服务
- 完全免费：不需要外网，不需要 API 付费
架构设计
[服务器] 运行 Ollama + LLaVA (一次部署)
↓ 局域网 HTTP API
[客户端1] 轻量级软件 (Python + 自动化脚本)
[客户端2] 轻量级软件
[客户端3] 轻量级软件核心优势
- ✅ AI 理解自然语言指令
- ✅ 视觉识别屏幕元素（按钮、文本等）
- ✅ 自动化复杂任务（循环、条件判断）
- ✅ 局域网部署，一次配置多处使用
- ✅ 完全免费开源
- ✅ 数据隐私安全（不上传云端）
硬件要求
推荐配置（最佳体验）
- 内存：16GB+
- 硬盘：10GB 空闲空间
- CPU：多核处理器
- 显卡：NVIDIA GPU（可选，显著加速）
最低配置（8GB 内存可用）
- 内存：8GB（使用小模型）
- 硬盘：5GB 空闲空间
- CPU：4 核心+
- 显卡：无要求
8GB 内存优化方案
如果只有 8GB 内存，可以使用以下小模型：
llava:7b- 约 4GB 内存占用（推荐）moondream- 约 2GB 内存占用（最轻量）
部署步骤
按照以下步骤完成部署：
- 服务器环境准备 - 安装 Python 和基础环境
- 安装 AI 模型 - 安装 Ollama 和 LLaVA 模型
- 部署服务器端 - 创建并启动 AI 服务器
- 配置网络访问 - 配置防火墙和网络
- 部署客户端 - 安装客户端并连接服务器
- 使用示例 - 实际应用场景示例
- 故障排查 - 常见问题解决方案
适用场景
- RPA（机器人流程自动化）：批量处理重复性任务
- 自动化测试：UI 功能测试
- 数据录入：批量导入文件或数据
- 批量操作：遍历文件夹执行操作
技术栈
- AI 模型：Ollama + LLaVA（视觉语言模型）
- 服务器：Python + Flask
- 客户端：Python + PyAutoGUI
- 通信：HTTP REST API
成本分析
完全免费
- ✅ Ollama: 开源免费
- ✅ LLaVA 模型: 开源免费
- ✅ Python 库: 全部开源
- ✅ 无 API 调用费用
- ✅ 可商用
唯一成本
- 服务器硬件（一次性投入）
- 电费（运行成本）