微软正式推出首款专为计算机使用代理（CUA）设计的小型语言模型Fara - 7B。这款仅70亿参数的模型跳出了对大规模云端模型的依赖，凭借可本地运行的特性，在降低延迟的同时筑牢数据隐私防线，更以独特的视觉优先交互方式，在网页代理基准测试中超越GPT - 4o等竞品，为紧凑系统上的AI代理开发与企业敏感场景应用开辟了新路径。目前该模型已以MIT许可在Hugging Face和Microsoft Foundry开放，不过仍处于实验阶段，暂不适用于关键任务部署。
- 项目主页：aka.ms/msaif/fara
- GitHub：https://github.com/microsoft/fara
- 模型：https://huggingface.co/microsoft/Fara-7B
核心突破：本地运行，破解隐私与延迟痛点
作为面向计算机操作的代理型模型，Fara - 7B最突出的优势在于其“小体量、强能力”的轻量化特性。70亿参数的规模使其能轻松部署在终端设备上，所有任务推理过程均在本地完成，从根源上避免了敏感数据上传云端的安全风险。这一特性恰好解决了企业采用AI代理的核心障碍，使其能无缝适配管理内部账户、处理涉密公司数据等敏感工作流，完美满足HIPAA、GLBA等受监管行业的严苛数据安全要求。
与此同时，本地运行模式大幅削减了数据传输环节的耗时，相较于依赖云端的大型模型，延迟显著降低。对于追求高效响应的日常办公自动化和企业流程处理场景来说，这种低延迟优势能有效提升任务处理效率，让AI代理的操作体验更贴近人类实时操作节奏。
交互革新：像素级感知，突破网页操作局限
Fara - 7B颠覆了传统AI代理的网页交互逻辑，采用了与人类操作习惯一致的交互方式，彻底摆脱了对网页底层代码的依赖。
- 视觉驱动的操作逻辑：该模型不读取浏览器的“可访问性树”底层代码结构，而是通过截取屏幕像素获取视觉数据，再预测鼠标点击、键盘输入、页面滚动等动作的精准坐标来执行操作。这种方式使其即便面对底层代码混淆或复杂的特殊网站，也能流畅完成交互，适配范围远超依赖代码的传统模型。微软将这种本地处理视觉输入的模式称为“像素主权”，凸显其在交互自主性和数据安全性上的双重价值。
- 基准测试表现亮眼：在WebVoyager网页代理标准基准测试中，Fara - 7B的任务成功率高达73.5%，不仅超过同参数级别的UI - TARS - 1.5 - 7B模型（66.4%），更优于资源消耗更大的GPT - 4o（65.1%）。效率方面它同样领先，完成任务的平均步骤仅约16步，而UI - TARS - 1.5 - 7B则需要约41步，大幅减少了冗余操作，提升了任务执行的流畅度。
风险管控：关键点审批+专属UI，平衡安全与体验
为应对AI自主代理普遍存在的幻觉、复杂指令执行错误等问题，Fara - 7B构建了双重风险防控机制。一方面，模型被训练成能精准识别任务中的“关键点”——也就是发送邮件、完成金融交易等不可逆动作发生前，需要用户提供个人数据或确认同意的环节。一旦触发这些关键点，模型会自动暂停操作并请求用户批准，避免误操作造成损失。
另一方面，Fara - 7B专门适配了微软研究院研发的Magentic - UI交互界面。该界面既能为用户提供必要的干预入口，又能通过优化交互逻辑减少频繁审批带来的用户疲劳，巧妙平衡了风险防控与操作流畅性，解决了自主代理在安全与体验之间的核心矛盾。
技术内核：知识蒸馏，浓缩复杂系统能力
Fara - 7B的高效性能得益于先进的知识蒸馏技术，其成功离不开独特的训练数据生成与模型优化流程。由于计算机使用代理需要海量网页导航训练数据，而人工标注成本极高，微软借助Magentic - One多代理框架搭建了合成数据管道：由“Orchestrator”代理制定计划，“WebSurfer”代理执行网页浏览，最终生成145,000个成功的任务轨迹数据。
研究人员将这些复杂的交互数据“蒸馏”到基于Qwen2.5 - VL - 7B的基础模型中，通过监督微调让模型模仿成功示例学习。Qwen2.5 - VL - 7B自带的128,000令牌长上下文窗口，使其能高效关联文本指令与屏幕视觉元素，最终让Fara - 7B这个单一小模型，具备了原本需要复杂多代理系统才能实现的高级操作能力。
未来方向：聚焦智能与安全，拒绝盲目扩容
微软明确表示，Fara - 7B后续迭代不会走“增大模型规模”的路线，而是将重点放在提升模型的智能度与安全性上。后续团队将探索在实时沙盒环境中引入强化学习技术，让模型能通过试错实时积累经验，进一步优化复杂任务的处理能力。
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