OpenClaw 控制你的 Mac 和 Windows 电脑，支持 SKill 的 GitHub 神器。

逛 GitHub 的时候，发现一个叫TuriX-CUA 的开源项目。这是一个 Computer-Use Agent，电脑使用智能体框架。它可以让 AI 大模型可以像人类一样，直接在桌面电脑上看屏幕 + 动手操作。完成跨应用的复杂任务，而不是只在对话框里输出文字。

OpenClaw 控制你的 Mac 和 Windows 电脑，支持 SKill 的 GitHub 神器。

它不像传统 RPA 或基于 API 的集成方式，用如果人能点到的地方，TuriX 也能点的方式，实现跨应用自动化。通过自然语言描述任务，AI 自动规划并执行，操纵的应用不提供 API 也没事儿。而且，现在有专门的 Skill，能让你的 OpenClaw 或 Claude Code 使用TuriX-CUA。目前在 Skill 广场中，Computer Use Agent 里排最高：

01开源项目简介这个开源项目专注的是整个桌面环境，在 Mac 上可以操作浏览器、文档类应用、邮件/聊天应用，进行系统设置等。Windows 上有专门分支支持 GUI 自动化、浏览器操作。比如自动搜索 YouTube 视频并点赞。 OpenClaw 控制你的 Mac 和 Windows 电脑，支持 SKill 的 GitHub 神器。如果人可以用鼠标点出来的东西，TuriX 一样可以做到，不需要目标软件给你 API。这让它比很多仅限浏览器、仅限网页 DOM 控制的 Agent更通用。感兴趣的 Star 收藏一下，后面用到不迷路：

开源地址：https://github.com/TurixAI/TuriX-CUA

MacOS 控制预订机票、酒店和 Uber：

查询 iPhone 价格，创建 Pages 文档，并发送给联系人：

在老板通过 Discord 发送的 Numbers 文件中生成柱状图，插入到 PowerPoint 的正确位置，并回复老板：

Windows 演示在 YouTube 搜索视频内容并点赞：

与 Claude 的 MCP 打通Claude 搜索 AI 新闻并通过 MCP 调用 TuriX，将研究结果写入 Pages 文档并发送给联系人：

架构中把 AI 大模型职责拆成 4 个角色，每个角色可以用不同模型，并通过配置文件热插拔：

brain_llm：大脑，负责高层决策、整体策略
actor_llm：执行者，负责根据当前界面和指令生成具体操作（点击哪里、输入什么）
planner_llm：规划者，负责把自然语言任务拆解为可执行步骤
memory_llm：记忆管理，负责读取/整理长程记忆、恢复状态

你可以单独替换 planner_llm，做规划器对比实验。可以用小模型做 memory_llm 节省成本，用大模型做 brain_llm 保障智能度，非常适合作为多 Agent 协作结构的基座。

接入 OpenClaw

通过 OpenClaw 使用 TuriX 的 ClawHub Skills：

https://clawhub.ai/Tongyu-Yan/turix-cua

这个 Skill 可以让 OpenClaw 可以调用 TuriX，作为你的桌面操作 Agent。

02如何使用

最简单的方法就是直接去官网下载应用，打开下面这个网站就行。

地址：https://turix.ai/

另外一个是亲自部署这个开源项目，这里以 Mac 为例：① 安装好环境：

gitclone https://github.com/TurixAI/TuriX-CUA.gitcondacreate -n turix_env python=3.12condaactivate turix_envpipinstall -r requirements.txt

② 配置系统权限这一步，非常关键，不配好就跑不通。首先在隐私与安全 → 辅助功能（Accessibility）：勾选 Terminal、VS Code 等，必要时把 /usr/bin/python3 也加进去Safari 自动化：Safari → 设置 → 高级 → 打开“显示开发者菜单”，在“开发者”菜单中启用：Allow Remote Automation，Allow JavaScript from Apple Events通过 osascript 触发权限弹窗，在不同终端各跑一次：

osascript-e 'tell application"Safari"todoJavaScript"alert(\"Triggering accessibility request\")"indocument1'

③ 配置任务和模型

在 config.json 中填好 agent.task。

配好 brain_llm / actor_llm 等的 provider、model_name、api_key

④ 启动示例

python examples/main.py

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