1. 튜토리얼 소개

Fara-7B는 마이크로소프트 연구소에서 2025년 11월에 발표한 최초의 컴퓨터용 에이전트 기반 SLM(소형 언어 모델)입니다.

70억(7B)개의 매개변수만 가지고 있음에도 불구하고 이 모델은 실제 웹페이지 조작 작업에서 매우 뛰어난 성능을 보이며 여러 웹 에이전트 벤치마크 테스트에서 유사한 크기의 모델 중 최고 성능을 달성했습니다.
이 모델은 최첨단(SOTA) 수준의 성능을 달성하며 일부 작업에서는 대규모 모델에 근접하거나 심지어 능가합니다.

관련 연구 결과는 다음과 같습니다. Fara-7B: 컴퓨터 사용을 위한 효율적인 에이전트 모델.

권장 하드웨어: RTX 5090 그래픽 카드 1개.

2. 프로젝트 예시

다음 예시는 Fara-7B의 자동화 기능을 실제 웹 페이지에서 보여줍니다.

요청사항: 노벨상 수상자인 투유유에 대해 검색해 주세요.

검색 결과 페이지 표시: 

⚠️ 위의 모든 작업은 "텍스트 시뮬레이션"이 아닌 실제 브라우저를 통해 수행됩니다.

---

3. 작업 단계

1. 컨테이너 시작 후 API 주소를 클릭하여 웹 인터페이스로 진입합니다.

OpenBayes 콘솔에서 작업을 시작한 후 오른쪽 정보 표시줄에 있는 API 주소를 클릭하여 Fara-7B 웹 UI 페이지에 접속하십시오. 

페이지가 표시되는 경우 Bad Gateway  사이트에 접속할 수 없는 경우 1~3분 정도 기다렸다가 페이지를 새로고침해 주세요.
이는 모델의 초기 로딩 및 초기화 과정에서 발생하는 정상적인 현상입니다.

---

2️⃣ 상담원 작업에 웹 UI 사용

웹 페이지에서 다음과 같은 자연어 처리 작업을 직접 입력할 수 있습니다.

• "내일 베이징 날씨를 검색해 주세요."
• 다양한 전자상거래 플랫폼에서 제품 가격을 찾아보세요.
• 지정된 웹사이트에서 정보를 찾고 정리하세요.

이 모델은 자동으로 다음을 수행합니다.

1. 웹페이지 열기
2. 페이지 콘텐츠 이해하기
3. 클릭/스크롤/입력을 수행합니다.
4. 작업을 여러 단계로 완료하고 결과를 제시하십시오. 

---

출력 결과 페이지 표시: 

프로젝트 지원

Fara-7B 프로젝트를 오픈소스로 공개해준 마이크로소프트 리서치 팀과, 유지보수 및 개선에 힘써주신 커뮤니티 참여자분들께 감사드립니다.

• 상류 창고:https://github.com/microsoft/fara
• 주요 기여자의 예: corbyrosset (커밋 내역:https://github.com/microsoft/fara/commits?author=corbyrosset）

인용 정보

이 프로젝트를 연구나 논문에 활용하시는 경우, 공식적으로 인정된 원작을 반드시 인용해 주시기 바랍니다.

@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}
}