mac assistant的自动化执行能力建立在双重技术集成之上：对Web环境的DOM树解析和对macOS系统辅助功能API的调用。在Web端，智能体通过browser-use组件实时构建页面DOM模型，使用XPath和CSS选择器精确定位按钮等交互元素，这种基于语义的分析方式相比传统图像识别的RPA方案，将点击操作准确率提升至98%以上。
在本地应用程序场景下，系统利用macOS原生的Accessibility API获取UI元素层级结构，通过AXRole=”AXButton”等属性标识可操作控件。这种系统级集成方式突破了沙盒限制，能跨应用处理Finder、Safari等核心程序的交互需求。实测显示，其执行速度比AppleScript方案快3-5倍，且内存占用降低60%。
技术实现上，项目采用分层架构设计：表层是PyQt5构建的指令输入界面，中间层通过LangChain处理自然语言指令转译，底层则根据任务类型智能分配browser-use或macOS-use执行引擎。这种架构使系统能同时处理”点击Chrome的登录按钮”和”打开Finder新建文件夹”等跨域任务。当前版本已支持超过200种标准UI组件的识别与操作，覆盖80%的日常使用场景。
本答案来源于文章《mac assistant：macOS设备自动执行桌面操作的AI智能体》
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