一、教程简介

Fara-7B 是由 Microsoft Research 于 2025 年 11 月 发布的首个 面向计算机使用（Computer Use）的智能体小语言模型（Agentic SLM）。

模型参数规模仅 70 亿（7B），但在真实网页操作任务中表现突出，在多项 Web Agent 基准测试中达到了同规模模型中的
state-of-the-art（SOTA）水平，并在部分任务上接近甚至超过更大规模模型。

相关论文成果为 Fara-7B: An Efficient Agentic Model for Computer Use。

推荐硬件：单卡 RTX 5090 。

二、项目示例

以下示例展示了 Fara-7B 在真实网页中的自动化能力：

提示语：Please look up Nobel laureate Tu Youyou for me.

结果页面展示： 

⚠️ 以上操作均通过真实浏览器完成，并非「文本模拟」。

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三、运行步骤

1. 启动容器后点击 API 地址即可进入 Web 界面

在 OpenBayes 控制台中启动任务后，在右侧信息栏中点击 API 地址，即可进入 Fara-7B Web UI 页面。 

如果页面显示 Bad Gateway  或无法访问，请耐心等待 1–3 分钟后刷新。
这是模型首次加载与初始化的正常现象。

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2️⃣ 使用 Web UI 进行智能体任务

在 Web 页面中，你可以直接输入自然语言任务，例如：

• “帮我搜索北京明天的天气”
• “查找某商品在不同电商平台的价格”
• “在指定网站中查找并整理信息”

模型会自动：

1. 打开网页
2. 理解页面内容
3. 执行点击 / 滚动 / 输入
4. 多步完成任务并给出结果 

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输出结果页面展示： 

四、交流探讨

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项目支持

感谢 Microsoft Research 团队开源 Fara-7B 项目，以及社区贡献者对项目的维护与改进。

• 上游仓库：https://github.com/microsoft/fara
• 主要贡献者示例：corbyrosset（commit 记录：https://github.com/microsoft/fara/commits?author=corbyrosset）

引用信息

如在研究或论文中使用本项目，请引用原始工作（以官方为准）：

@article{fara7b2025,
  title={Fara-7B: An Efficient Agentic Model for Computer Use},
  author={Awadallah, Ahmed and Lara, Yash and Magazine, Raghav and Mozannar, Hussein and Nambi, Akshay and Pandya, Yash and Rajeswaran, Aravind and Rosset, Corby and Taymanov, Alexey and Vineet, Vibhav and Whitehead, Spencer and Zhao, Andrew},
  journal={arXiv:2511.19663},
  year={2025}
}