Cradle框架
Cradle框架是由北京智源人工智能研究院推出的通用具身智能框架,核心定位为让大语言模型通过与人类一致的视觉和键鼠交互接口完成复杂计算机任务
Cradle框架是由北京智源人工智能研究院推出的通用具身智能框架,核心定位为让大语言模型通过与人类一致的视觉和键鼠交互接口完成复杂计算机任务。其核心功能包括通用人机交互接口适配、复杂环境推理决策、多模态感知信息处理三大模块,支持多场景下的智能体自主操作。该框架面向人工智能研究者、游戏AI开发者、具身智能研究人员为主要目标用户,可应用于游戏AI开发、自动化办公流程研发、通用具身智能算法验证、复杂软件自动化测试等多个场景,目前已通过《荒野大镖客2》游戏任务执行案例验证了其环境泛化与自适应能力。
- 适用对象
- 具身智能研究人员(进行通用具身智能算法验证)
- 主要功能
- 通用交互接口、多模态感知处理
- 计费方式
- 免费
- 平台
- 网页
- 已收录
- 2026.06.14(139 天)
阅读目录
编辑评测与站内热度
编辑综合评分
满分 5 分
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#1970
分类内排名
#54 / 165
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近 7 日点击
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排名与点击为站内真实统计口径,反映 Toolifai 用户行为,非编辑评分。
Cradle框架是什么,怎么使用?
约 5 分钟Cradle框架是由北京智源人工智能研究院推出的通用具身智能框架,核心定位为让大语言模型通过与人类一致的视觉和键鼠交互接口完成复杂计算机任务。其核心功能包括通用人机交互接口适配、复杂环境推理决策、多模态感知信息处理三大模块,支持多场景下的智能体自主操作。该框架面向人工智能研究者、游戏AI开发者、具身智能研究人员为主要目标用户,可应用于游戏AI开发、自动化办公流程研发、通用具身智能算法验证、复杂软件自动化测试等多个场景,目前已通过《荒野大镖客2》游戏任务执行案例验证了其环境泛化与自适应能力。
主要功能
- 通用交互接口:该功能支持框架直接以计算机屏幕的视觉画面作为输入源,无需对接软件内部API或获取底层数据,输出端直接模拟人类的键盘点击、鼠标移动点击等常规操作,实现与各类软件、游戏的无差异对接。使用者无需针对特定软件做定制化接口开发,仅需配置基础的屏幕捕捉参数,即可快速接入不同的计算机应用场景,降低跨平台适配能力覆盖Windows、Linux等主流操作系统环境。
- 多模态感知处理:框架可对输入的屏幕画面进行多维度信息解析,包括界面元素识别、文本OCR提取、场景语义理解、动态目标追踪等操作。首先对实时屏幕截图进行分层处理,区分界面控件、动态内容、静态背景三类信息,再结合大语言模型的语义理解能力,将视觉信息转化为结构化的决策依据,可识别包含游戏场景、办公软件界面、网页界面在内的多种类型屏幕内容。
- 推理决策引擎:该功能基于多模态感知得到的结构化信息,结合预设的任务目标,通过大语言模型完成推理生成后续操作序列。首先会分析当前环境状态与目标的差距,拆解出多个子任务节点,再根据过往操作的反馈结果动态调整后续动作,支持长周期复杂任务的分步执行,可自动处理任务执行过程中出现的随机异常情况,无需人工干预需求较低。
- 游戏场景验证:框架内置《荒野大镖客2》的完整测试案例模块,使用者可直接调用该案例快速验证框架的任务执行能力。案例包含游戏内包含资源收集、任务NPC交互、战斗操作、路径规划等多个复杂子任务场景,可直观展示框架在开放世界、高自由度环境下的适应能力,使用者也可基于该案例扩展适配其他同类型开放世界游戏的AI开发。
- 可扩展插件体系:框架支持开发者根据自身需求扩展自定义功能模块,提供标准化的插件接入规范,包括自定义感知模块、自定义决策模型、自定义操作规则等都可以快速接入原有框架体系。开发者只需按照文档给出的接口规范编写对应模块代码,即可替换原有功能模块,适配不同研究方向的定制化需求,降低二次开发门槛较低。
- 操作日志溯源:框架会完整记录任务执行过程中的所有操作数据,包括每一步的屏幕输入画面、感知解析结果、决策推理过程、键鼠操作指令、操作后的环境反馈结果等全链路数据。使用者可通过日志回溯任务执行的完整流程,定位决策过程中的问题点,为算法优化提供数据支撑,也可用于生成操作过程的复盘分析。
怎么使用
- 第一步,打开Cradle框架官方文档页面,查看环境配置说明,按照指引安装Python运行环境、相关依赖库,完成框架基础运行环境的部署工作,确认所有依赖项安装成功。第二步,根据自身使用场景,选择对应的接口配置方案,完成屏幕捕捉权限、键鼠控制权限的基础配置,测试框架是否可以正常获取屏幕画面与控制外设。第三步,设置具体任务目标,可选择内置的《荒野大镖客2》测试案例,或者自定义其他计算机任务,将目标以自然语言形式输入到框架的任务配置模块中。第四步,启动框架运行,观察任务执行过程中的状态展示页面,查看实时感知解析结果、决策推理过程、操作执行反馈等信息,确认框架运行状态正常。第五步,任务执行完成后,导出完整的操作日志与结果报告,查看任务完成情况,根据日志信息进行算法优化或者功能调整,完成整个使用流程。
适合什么人群
- 具身智能研究人员(进行通用具身智能算法验证)
- 游戏AI开发者(开发开放世界游戏智能NPC)
- 大语言模型研究者(探索大模型落地具身场景研究)
- 自动化测试工程师(软件自动化测试脚本开发)
- RPA开发人员(研发无API自动化办公流程)
- 计算机科学专业学生(学习具身智能相关课程实践)
总结
这款具身智能框架跳出了传统AI需要对接软件内部接口的限制,直接采用人类的输入输出逻辑,让AI可以像人一样通过看屏幕、操作键鼠完成任务,这种思路打破了AI只能在特定软件适配的局限。其开放世界游戏的测试案例很有代表性,开放世界游戏中任务流程复杂、随机事件多、操作要求高,能在这类场景下完成指定任务,足以说明框架的泛化能力。文档的插件体系也给研究者提供了很高的灵活度,不同方向的研究人员都可以基于这个框架做二次开发,不用从零搭建基础架构。目前很多具身智能项目大多针对特定场景,这款框架的通用属性更强,适配多场景的研究需求,不管是做游戏AI、自动化办公还是软件测试,都能找到对应的使用切入点。
价格与免费额度
Cradle框架为完全开源项目,所有基础功能全部免费开放,无使用人数、使用时长限制,使用者可直接下载源代码进行部署、修改、二次开发,无商业使用限制,可用于学术研究与商业项目开发。项目暂无付费版本,所有功能更新与维护均通过GitHub开源社区进行,适合所有研究人员与开发者免费使用,使用者可参与社区贡献共同完善框架功能。
优点与不足
优点
- 采用通用人机交互接口,无需对接软件底层API,适配多数无需定制化接口开发成本
- 内置完整的开放世界游戏测试案例,可直接验证框架能力,也可作为二次开发模板
- 支持模块化设计,支持自定义插件扩展,适配不同场景的定制化研究需求
- 完整记录全链路操作日志,方便开发者回溯执行过程,优化算法模型
- 多模态感知能力覆盖多类型屏幕界面,适配游戏、办公软件、网页等多种场景
不足
- 对运行设备的算力要求较高,消费级设备运行复杂任务时响应速度较慢
- 目前官方提供的预设任务模板较少,非游戏场景的适配需要开发者自行完成大量配置
- 文档中文资料较少,新手使用者入门需要花费较多时间查阅英文资料
- 长周期复杂任务的成功率受大语言模型推理精度影响较大,不稳定情况较多
能帮你做的 8 件事
- 01通用交互接口
- 02多模态感知处理
- 03推理决策引擎
- 04游戏场景验证
- 05具身智能框架场景的常用方案
- 06开源AI框架场景的常用方案
- 07具身智能研究人员(进行通用具身智能算法验证)的日常效率工具
- 08零成本体验完整核心功能
更新历史
- Cradle框架 收录进 Toolifai 目录
- 页面资料核验与信息更新
常见问题
Cradle框架只能用于《荒野大镖客2》以外的游戏吗?
可以适配其他游戏,框架的通用交互接口不依赖特定游戏的内部数据,理论上支持所有运行在电脑端的游戏。使用者只需根据目标游戏的操作逻辑,调整感知模块的界面识别规则、决策模块的任务推理逻辑,即可完成适配。对于开放世界类游戏的适配逻辑与《荒野大镖客2》类似,可直接参考现有案例的配置方案进行修改,2D游戏、策略类游戏等其他类型游戏也可通过自定义配置完成适配,无需改动框架核心代码。
使用Cradle框架需要掌握哪些技术基础?
基础使用需要掌握Python基础编程能力,了解大语言模型的基本调用方法,熟悉计算机视觉相关基础概念。如果需要进行二次开发,还需要掌握多模态感知相关技术、大语言模型推理微调相关知识、具身智能相关基础理论。对于仅使用内置测试案例的话,只需要按照文档完成环境配置即可,不需要深入掌握复杂的AI相关知识,新手使用者可以通过官方提供的 step by step 教程完成基础运行测试。
Cradle框架支持本地部署吗?
支持本地部署,框架所有源代码全部开源,可直接在本地环境中运行,无需依赖云端服务。部署时需要配置对应的Python环境、相关依赖库,同时根据自身需求选择本地部署大语言模型或者调用云端大模型API。本地部署大模型需要设备具备对应的显卡算力支持,如算力不足也可通过调用第三方大模型API的方式使用,仅需在配置文件中填入对应的API密钥即可正常运行。
Cradle框架可以用于办公软件自动化场景吗?
可以用于办公软件自动化场景,框架的感知模块可以识别Word、Excel、PPT等办公软件的界面元素与文本内容,决策模块可以根据任务目标生成对应的键鼠操作序列,完成文档编辑、数据整理、报表生成等办公任务。相比传统RPA工具,Cradle框架不需要提前预设固定操作步骤,可应对界面变化、流程调整的场景,适配更适合非标准化的办公自动化需求,使用者仅需配置对应的任务目标即可运行。
Cradle框架的任务执行准确率受哪些因素影响?
影响因素主要包括三个方面:一是使用的大语言模型的推理能力,模型精度越高、上下文窗口越大,长周期复杂任务的执行准确率越高;二是感知模块的识别准确率,屏幕画面清晰度、界面元素复杂度都会影响感知解析的准确性,进而影响后续决策;三是任务本身的复杂度,步骤越多、随机变量越多的任务,执行过程中出现偏差的概率越高。使用者可通过选用精度更高的大模型、优化感知模块的识别规则、拆解复杂任务为多个子任务的方式,提升任务执行的准确率。
可以将Cradle框架集成到自己的项目中吗?
可以集成到自有项目中,框架采用宽松的开源协议,允许商业与非商业项目的集成使用。开发者可根据项目需求,引入框架的对应模块,比如仅引入感知模块做屏幕内容识别,或者引入完整的交互、决策、执行全链路模块。集成时需要按照官方文档的接口规范,完成模块与自有项目的对接,适配项目的具体业务逻辑,也可根据需求对框架代码进行定制化修改,满足项目的个性化需求。
开始使用 Cradle框架
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