Ghost OS

为 AI Agent 提供完整的计算机操作能力。

你的 AI Agent 可以编写代码、运行测试、搜索文件，但它无法点击按钮、发送邮件或填写表单。它被困在了聊天框里。

Ghost OS 改变了这一切。只需一次安装，任何 AI Agent 都能查看并操作你 Mac 上的所有应用程序。

了解 Specter

Ghost OS 为 AI Agent 提供了“眼睛”和“双手”。Shadow 为它们提供记忆，而 Specter 则为它们提供了一个家。

在 90 秒内将持久化的 AI Agent 部署到专用虚拟机中。包含自动 DNS、TLS、systemd 加固，以及交互式 TUI 控制面板。基础设施由你掌控。

让 AI Agent 赢得你的信任。

了解 Shadow

Shadow 是这一体系的另一半。Ghost OS 为 AI Agent 提供在 Mac 上的“眼睛”和“双手”，而 Shadow 则赋予它们记忆与智能。

支持 14 种模态捕获、主动建议、情境生成、端侧 LLM 推理以及计算机操作训练数据。所有过程均在本地完成，完全开源。

你的电脑一直都在“记录”着一切。

更新内容

自学习工作流 (Self-learning recipes)。 向 Ghost OS 演示一次操作过程，它将永久记住该流程。

ghost_learn_start -- 开始观察用户执行任务
ghost_learn_stop -- 停止录制并返回已丰富的动作序列
ghost_learn_status -- 查看录制进度

用户手动执行任务（点击、输入、切换应用）。Ghost OS 通过 CGEvent tap 并结合辅助功能树（Accessibility tree）上下文观察每一个动作。Claude 将原始观测结果合成为参数化、可重放的工作流。

无需截图，无需视觉模型，仅依赖辅助功能树和你的键盘/鼠标操作。

User:    "Watch me send an email."
Agent:   ghost_learn_start task_description:"send email in Gmail"
         ...user performs the task...
Agent:   ghost_learn_stop
         -> 8 actions with full AX context
         -> Synthesizes recipe with 3 parameters: recipient, subject, body
         -> ghost_recipe_save
User:    "Send an email to bob about the Q4 report"
Agent:   ghost_run recipe:"gmail-send-learned" params:{...}

需要“输入监控”权限（系统设置 > 隐私与安全性 > 输入监控）。运行 ghost setup 进行配置。

版本历史：v2.1.2

新增 4 个工具：ghost_annotate、ghost_hover、ghost_long_press、ghost_drag。固定了视觉辅助组件依赖，修复了视觉模型下载问题，增加了中文/CJK 输入支持（感谢 @junshi5218）。

感谢 500 多位为本项目点赞的朋友。你们的支持是我们持续构建的动力。如果你想直接参与贡献，我们非常欢迎。请查阅 CONTRIBUTING.md。

You:     "Send an email to sarah@company.com about the Q4 report"
Agent:   ghost_run recipe:"gmail-send" params:{recipient, subject, body}
         → Compose opens, fields fill, email sends. Done.

设置

Ghost OS Setup Demo

工作流实战

发送邮件、下载文件。任何应用，任何工作流。

Ghost OS Recipes Demo

不止于浏览器

Slack 消息、访达文件夹 —— Ghost OS 可以操作原生的 macOS 应用，而不仅仅是浏览器。

Ghost OS Slack + Finder Demo

为什么选择 Ghost OS？

其他计算机操作工具依赖截图并猜测屏幕内容，而 Ghost OS 读取 macOS 的辅助功能树 —— 这是关于每个应用中每个元素的结构化标签数据。当辅助功能树不足以处理（如网页应用、动态内容）时，它会退回到本地视觉模型（ShowUI-2B）进行视觉定位。

当它掌握了一个工作流后，便会将其保存。其他工具则每次都需要重复昂贵的推理过程。

自学习 — 前沿模型只需推断一次工作流，此后由轻量模型运行。
透明化 — 工作流以 JSON 格式存储。运行前可查看每一步，拒绝黑盒。
原生支持 — 优先使用辅助功能树，必要时启用视觉反馈。以结构化数据取代像素猜测。
支持所有应用 — 不仅限于浏览器。Slack、访达、信息应用 —— Mac 上的任何内容皆可操作。
本地化 — 数据绝不出机。
开放性 — 基于 MCP 协议。可与 Claude Code、Cursor、VS Code 或任何 MCP 客户端配合使用。

		Ghost OS	Anthropic Computer Use	OpenAI Operator	OpenClaw
👀	感知方式	辅助功能树 + 本地 VLM	仅截图	仅截图	浏览器 DOM
🖥️	原生应用	所有 macOS 应用	所有（通过像素）	仅浏览器	仅浏览器
🧠	学习工作流	JSON 工作流	否	否	否
🔒	数据本地化	是	取决于配置	否（云端）	是
📖	开源	MIT	否	否	MIT

安装

brew install ghostwright/ghost-os/ghost-os
ghost setup

只需如此。ghost setup 会处理权限、MCP 配置、工作流安装及视觉模型设置。

macOS 测试版用户？请使用手动安装。