任务详情
软件基本设计书：智能行为克隆与执行系统
系统概述
本软件旨在通过“演示-标注-克隆”的流程，让计算机自动学习人类在特定软件中的操作逻辑。它不依赖底层代码注入，而是像人类一样通过“看屏幕”和“动鼠标”来完成任务，属于 AI Agent 的典型应用场景 [1]。
模块详细设计
模块一：程序资源管理器 (Program Explorer)
功能描述：满足需求“浏览操作系统所有程序”。
设计逻辑：
文件遍历引擎：启动时扫描操作系统特定目录（如 `Program Files`, `/Applications`）或用户指定路径。
过滤器：仅筛选可执行文件格式（如 `.exe`, `.com`, `.bat`, `.app`）。
UI呈现：采用树状结构或图标网格展示，包含程序名称、图标及路径，支持搜索功能。
模块二：进程追踪与窗口控制器 (Process Tracker & Window Manager)
功能描述：满足需求“点击执行后跟踪画面并最大化”。
设计逻辑：
执行器：用户点击图标后，系统调用系统 API（如 Windows `CreateProcess`）启动目标应用。
句柄捕获：通过进程 ID (PID) 轮询查找其主窗口句柄 (HWND)。
窗口操作：一旦检测到窗口创建，立即发送系统指令（如 `SW_MAXIMIZE`）将其强制最大化，确保视觉识别区域一致。
模块三：多模态行为录制器 (Multimodal Recorder)
功能描述：满足需求“定时与事件触发截屏存盘”。
设计逻辑：
双触发机制：
时间触发：后台线程每 1000ms 执行一次全屏/窗口截屏。
事件触发：通过系统钩子（Global Hooks）监听鼠标（点击、按下、释放）和键盘事件。一旦检测到动作，立即触发截屏（建议截取动作发生前一帧和后一帧），确保捕捉因果关系。
数据存储结构：建立时序数据库，存储格式为 `(Timestamp, Screenshot_Path, Event_Type, Mouse_Coordinates, Key_Value)`。
模块四：交互式标注工作台 (Interactive Annotation Workbench)
功能描述：满足需求“记录步骤并由人标注目的与意义”。
设计逻辑：
回放界面：以时间轴形式展示录制的“屏幕-动作”流。
标注输入：在关键动作帧旁边提供文本框，要求用户输入：
意图 (Intent)：这一步是为了做什么？（例如：“点击文件菜单”）
推理 (Reasoning)：为什么要这么做？（例如：“因为需要保存当前文档”）
数据清洗：系统自动剔除无效的静止画面或误操作，生成高质量的 `` 训练数据集。
模块五：AI 模拟执行 Agent (AI Simulation Agent)
功能描述：满足需求“模拟学习后跟随执行”。
核心架构：基于 AI Agent 的 Plan-and-Execute（规划与执行） 模式 [1] 设计。
工作流程：
感知 (Perception)：系统实时截取当前屏幕，传递给多模态大模型（VLM）
暂不考虑，也不外包 ++规划 (Thinking)：模型结合用户的标注数据（记忆库），使用 CoT（思维链） [1] 进行推理。++
思考过程：“我现在看到了主界面，根据之前的学习，下一步应该是打开文件菜单。”
行动 (Action)：
系统将推理结果转化为具体的 工具调用。
参考 MCP (Model Context Protocol) 协议 [1] 的思想，将“鼠标点击”、“键盘输入”封装为标准化工具接口，由 Agent 调度执行。
反馈循环：执行动作后，再次截屏确认界面变化（例如确认菜单是否弹出），如果失败则触发重试或修正逻辑。
推荐技术栈
UI/框架：Python (PyQt 或 Electron)
系统控制：PyAutoGUI (模拟操作), pywin32 (窗口管理), pynput (事件监听)
AI/模型：OpenAI GPT-4o 或开源 LLaVA (图像理解), LangChain (Agent 编排)
总结
该设计不仅仅是一个自动化脚本，而是一个具备推理能力的智能体。通过模块四的人工标注，您实际上是在为 Agent 构建“经验记忆”；模块五则利用这些记忆，配合 Agent 的规划能力（Plan-and-Execute），实现对复杂操作的稳健模仿和泛化执行。
操作系统有指定吗？windows和mac下还是有区别
win跟mac，linux
分开来开发
