Fara-7B 作为微软首款专为计算机使用（Computer Use）设计的 7B 参数 agentic 小模型（SLM），其核心工程在于高效的屏幕解析（screen parsing）和动作执行（action execution）管道。该模型基于 Qwen2.5-VL-7B 视觉语言底座，支持 128k 上下文，通过像素级视觉理解浏览器截图，直接预测坐标动作如 click (x,y)、type () 和 scroll，实现端侧低延迟自动化网页任务，如购物、预约和搜索。不同于依赖可访问性树（Accessibility Tree）的传统方案，Fara-7B 模拟人类视觉交互，避免结构化数据依赖，提升了对复杂页面的鲁棒性。
实时屏幕解析机制
屏幕解析是 Fara-7B 管道的入口，直接从浏览器截图（分辨率固定为 1428x896）中定位可交互元素。模型输入最新 3 张截图 + 完整动作历史文本，输出推理（thinking）后调用工具。视觉定位依赖训练中的辅助任务数据，包括 grounding（元素定位）、captioning（描述）和 VQA（视觉问答），覆盖 14.5 万轨迹、100 万步骤的合成数据集。
工程实践：解析管道采用 “observe-think” 循环，每步等待截图稳定（推荐 wait 1-3 秒）。坐标预测精度阈值设为 ±5 像素，避免边缘点击失败；若元素模糊，使用 mouse_move 预定位后 left_click。证据显示，在 WebVoyager 基准上，Fara-7B 成功率达 73.5%，优于同级 UI-TARS-1.5-7B 的 66.4%，得益于纯视觉路径对动态网页的适应。“Fara-7B 通过视觉感知网页并直接预测坐标动作，不依赖额外解析模型或可访问性树”（微软官方博客）。
落地参数：
- 截图分辨率：1428x896（固定，避免缩放失真）。
- 定位阈值：元素中心 ±3-5px，超出重试 1-2 次。
- 辅助工具：集成 PaddleOCR 中文识别，阈值置信度 > 0.8。
动作执行管道设计
执行管道遵循 “observe-think-act” 模式：观察截图→推理下一步→工具调用。支持 Playwright 标准动作（click、type、scroll）和宏工具（web_search、visit_url）。每步输出 JSON 工具调用，如 {"action": "left_click", "coordinate": [x,y]}，管道串行执行，历史累积至 128k 上限。
低延迟优化：端侧部署，利用 Copilot+ PC NPU 加速量化版（VSCode AI Toolkit 下载），平均任务 16.5 步，成本 0.025 美元 / 任务。容错嵌入：动作前检查 critical points（如提交表单），暂停征求用户同意；拒绝不当任务率 82%（WebTailBench-Refusals 111 红队任务）。
证据：在 Online-Mind2Web 上 34.1% 成功率，DeepShop 26.2%，Browserbase 人工验证 WebVoyager 62%（含重试）。管道支持 terminate (status="success/failure") 提前结束，避免无限循环。
落地清单：
- 动作序列：mouse_move → left_click → wait (2s) → type (text, press_enter=False)。
- 宏工具优先：复杂搜索用 web_search (query)，减少步骤。
- 历史管理：截取最近 10 步 + 3 截图，压缩旧历史至 512 tokens。
低延迟与容错阈值调优
端侧运行是 Fara-7B 低延迟关键：无云传输，NPU 推理 < 1s / 步。调优焦点：等待阈值、坐标容忍、重试策略。
- 等待阈值：动态 wait (1-5s)，页面加载超时 10s 后 history_back 或 terminate。
- 坐标容错：首次失败偏移 ±10px 重试 2 次；scroll pixels=±100（正上负下）。
- 幻觉检测：推理文本中若无坐标 / 工具，fallback 到 pause_and_memorize_fact (fact="元素未定位")。
- 回滚策略：3 步失败率 > 50% 时 terminate ("failure")；critical points 一律暂停，记录日志审计。
监控点：步骤数 > 30 警报；成功率 < 60% A/B 测试底座模型。风险：复杂任务准确性低（微软实验性声明），故沙盒运行（Docker 隔离）。
调优参数表：
| 参数 | 默认值 | 调优范围 | 目的 |
|---|---|---|---|
| wait 时间 | 2s | 1-5s | 加载稳定 |
| 坐标偏移 | ±5px | ±3-10px | 点击精度 |
| 重试次数 | 2 | 1-3 | 容错 |
| 步骤上限 | 30 | 20-50 | 防循环 |
| 拒绝阈值 | 82% | >80% | 安全 |
实际部署：集成 Magentic-UI 原型（GitHub microsoft/magentic-ui），人机环路编辑计划。未来 RLHF 可进一步提升。
资料来源：微软研究博客（https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/fara-7b-an-efficient-agentic-model-for-computer-use/）、Hugging Face 模型卡（https://huggingface.co/microsoft/Fara-7B）、技术报告（https://aka.ms/fara-techreport）。
（正文约 1250 字）