Agent S とは
Simular の Agent S は、オープンソース(Apache-2.0)のコンピューター操作エージェント のフレームワークです。自然言語のタスクを受け取り、画面を見て、一般的なデスクトップや Web アプリで クリック、入力、スクロール して作業を完了します。API 連携やアプリごとのスクリプトは不要です。GitHub API によると、2026年10月12日時点で約 1万2,600スター、10月8日にもコミットがありました。macOS、Windows、Linux で動き、OpenAI、Anthropic、オープンウェイトのモデルに対応します。
注目の理由
- 2026年10月1日: 常時稼働型エージェントを作る Simular API を公開。トークン90%削減 と主張(ベンダーの主張)。
- 2026年8月28日: リポジトリの考え方を基にした同社のホスト型エージェント Sai が、長いタスク108件の OSWorld 2.0 で73% を達成し、GPT-5.6 Sol(OpenAI 発表の62.57%)を低コストで上回ったとしています。Simular 自身の発表です。
- 2026年7月30日: Agent S3 の論文が TMLR 2026 に採択。
- Agent S3 は Behavior Best-of-N により OSWorld で初めて人間の成績を上回りました(72.60% 対 約72%)。単体では66%。
数字と文脈
| ベンチマーク | Agent S3 単体 | Best-of-N 併用 |
|---|---|---|
| OSWorld | 66% | 72.6% |
| WindowsAgentArena | 50.2% | 56.6% |
| AndroidWorld | 68.1% | 71.6% |
Best-of-N は複数回試して最良を選ぶ手法で、スコアは上がりますが コストが何倍にもなり、メール送信のような取り消せない作業には向きません。
始め方
pip install gui-agents
# macOS (OCR):
brew install tesseract
次にモデル提供元のキーを設定します。プロジェクトは シングルモニター前提 で、Python コードでコンピューターを操作するため注意して使うように と警告しています。
企業での活用例
- API のないレガシーシステム、行政ポータル、イントラネット
- 定型的なバックオフィス作業
- UI のエンドツーエンドテスト
リスクと対策
- 仮想マシンや隔離アカウント で動かす
- 画面経由のプロンプトインジェクション に注意し、アクセス先を限定
- 取り消せない操作は人が確認
- 保存パスワード をエージェントのセッションに残さない
- 成功率72% は約4件に1件が失敗するということ。自社の業務で測定を
出典
- リポジトリ:https://github.com/simular-ai/Agent-S
- Agent S3 論文:https://arxiv.org/abs/2510.02250
- Simular(Sai と OSWorld 2.0):https://www.simular.ai/articles/sai-tops-osworld-2-0
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