神经符号代理
采用神经符号方法，在长程推理与成本效率上表现突出，可节省 90%+ token 用量，让代理在复杂多步任务中更稳定、更省钱。
价格价格未公布
平台Web / API
归类AI 智能体
收录2026-01-01
复核2026-01-01
编辑评分
4.3 / 5
★★★★☆
Simular编辑总结
Simular 由前 DeepMind 科学家创立，核心产品是自主计算机代理 Sai 以及开源的 Agent S 框架和 Simular API。其神经符号方法在长程推理和成本效率上有优势，可节省 90%+ token 用量，并在 OSWorld 2.0 基准上排名第一。Sai 定位为「机器秘书」，支持零配置上手常用应用、在本地或云端运行，适合被屏幕工作淹没的多任务处理者。目前团队规模、具体定价与详细服务条款尚未公开。
Simular是什么？
Simular 由前 DeepMind 科学家创立，目标是让机器智能对所有人都可用。产品面向被无尽屏幕工作淹没的多任务处理者、有大量重复计算机任务的企业，以及希望构建计算机使用能力的开发者。
核心产品 Sai 定位为自主计算机代理，可在本地设备或云端运行自主计算机，代用户处理重复性的屏幕操作任务。技术上采用神经符号方法，在长程推理与成本效率上有优势，能节省 90%+ token 用量。其 Agent S 计算机使用代理框架曾获 ICLR 最佳论文奖，并在 OSWorld 2.0 基准上排名第一，同时在能力与成本效率上领先。
个人用户通过 Sai 将日常屏幕任务外包；企业可通过 Simular for Business 处理高量重复计算机任务；开发者则使用开源的 Agent S 框架与 Simular API 构建自主计算机应用。
Simular核心功能
Sai 机器秘书
定位为自主计算机代理，面向多任务处理者，运行自主计算机代为完成日常屏幕任务，官网称“Offload your endless screen work to Sai”。
零配置上手
Sai 可立即使用用户常用的应用，无需复杂设置，降低首次使用门槛。
本地与云端运行
既能在用户设备上运行，也能在云端的自主计算机上运行，合上笔记本电脑后任务仍可继续。
成本效率优化
针对重复性任务，随着执行次数增加会变得更可靠、更经济，官网表述为“Recurring tasks get more reliable and affordable over time”。
OSWorld 基准领先
在用于评估真实计算机代理的 OSWorld 基准上排名第一，OSWorld 2.0 结果显示其不仅在能力上领先，也在成本效率上领先。
Agent S 开源框架
开源的计算机使用代理框架，相关论文获 ICLR 最佳论文奖，并在 ICLR 2025 的 Agentic AI for Science 研讨会上展示，提供论文、博客和 GitHub。
Simular API
面向 AI 代理的自主计算机 API，可节省 90% token，提供 API Key 获取入口与文档。
Simular值不值得用？
如果被重复性屏幕任务淹没，Sai 值得关注：零配置上手常用应用，可在本地或云端运行，合上笔记本任务仍继续，神经符号方法还能节省 90%+ token。开发者若想自建计算机使用代理，Agent S 框架和 Simular API 是现成起点。但要注意：具体定价、免费额度、支持的平台与地域均未公布，企业采购前需先联系确认商务与合规细节；对成本极度敏感的个人用户，也缺乏公开费率做预算。
建议选它的情况
- 被大量重复屏幕操作占据时间的多任务处理者
- 有高量重复计算机任务、寻求自动化替代的企业
- 希望基于开源框架构建计算机使用代理的开发者
不建议选它的情况
- 需要先看到明确公开价格与免费额度才能决策的用户
- 对代理在敏感应用上的权限与合规有严格要求的团队
Simular使用建议
入门先把路子走对
- 先试 Sai访问官网点击“Offload to Sai Now”，从零配置开始，先让 Sai 接管一两个高频但低风险的日常应用。
- 开发者先读论文开发者从 Agent S 的论文、博客和 GitHub 入手，了解框架设计，再决定是用开源框架还是 Simular API。
进阶省时间也省钱
- 从重复任务切入优先把固定流程、重复频次高的屏幕任务交给 Sai，官网称重复任务会随时间变得更可靠、更经济。
- 关注 token 节省神经符号方法可节省 90%+ token 用量，任务设计时可利用这一特性控制长程推理的成本。
Simular适合谁用？
多任务屏幕工作者
推荐被无尽屏幕工作淹没、希望把重复操作外包出去的个人的核心目标用户，Sai 可立即使用常用应用。
高量重复任务企业
有条件有大量重复计算机任务的组织，可通过 Simular for Business 获得企业级方案，但定价与条款未公布，需先联系官方。
计算机使用代理开发者
推荐可基于开源的 Agent S 框架和 Simular API 构建自主计算机应用，API 可节省 90% token。
价格敏感的个人用户
有条件在费率与免费额度公布前，难以评估日常使用的实际花费，建议先确认成本再决定是否长期使用。
Simular优点和缺点
优点
- 在 OSWorld 基准上排名第一
- 神经符号方法节省 90%+ token 用量
- Sai 零配置即可使用常用应用
- 可在本地或云端运行，合上笔记本任务仍继续
- Agent S 框架开源且获 ICLR 最佳论文奖
- 由前 DeepMind 科学家创立
缺点
- 价格与免费额度未公布
- 支持的平台与地域范围未说明
- 企业级方案的具体条款未公开
- 上线时间较短，长期稳定性数据有限
Simular关键指标
| 指标 | 数值 | 数据来源 |
|---|---|---|
| token 节省 | 90%+ | 神经符号方法在长程推理与成本效率上的表现 |
| token 节省（API） | 90% | Simular API 可节省的 token 比例 |
| OSWorld 2.0 排名 | #1 | OSWorld 2.0 基准结果 |
Simular常见问题
Simular 是什么？＋
Simular 是一家专注前沿计算机代理研究的公司，由前 DeepMind 科学家创立。旗舰产品 Sai 是自主计算机代理，定位为「机器秘书」，可代用户处理重复的屏幕任务；此外还提供开源的 Agent S 框架和 Simular API。
Sai 能替代我操作电脑吗？＋
Sai 运行自主计算机，可立即使用你常用应用，在本地设备或云端运行，合上笔记本电脑任务仍可继续。它面向被无尽屏幕工作淹没的多任务处理者，核心价值是把重复屏幕任务外包出去，而非完全取代人工决策。
开发者能怎么用 Simular？＋
开发者可使用开源的 Agent S 计算机使用代理框架，也可通过 Simular API 构建自主计算机应用。Simular API 提供 API Key 和文档，官网标注可节省 90% token 用量。Agent S 相关论文曾获 ICLR 最佳论文奖。
Simular 的代理在基准测试中表现如何？＋
在真实计算机代理的 OSWorld 基准上排名第一，OSWorld 2.0 结果显示其不仅在能力上领先，成本效率也领先。据公开报道，Sai 在 OSWorld 2.0 上超过了 OpenAI 的 GPT 和 Anthropic 的 Opus。
Simular 有企业方案吗？＋
有。Simular for Business 面向有高量重复计算机任务的组织。但企业方案的定价、部署方式和合规细节未公开，需要联系官方获取具体信息。
Simular最新动态
-
Neither code nor LLMs: Real work needs self-healing agents
发布研究文章，讨论真实工作任务需要能自我修复的代理。
-
Sai tops OSWorld 2.1, beating GPT and Opus with lower costs
Sai 在 OSWorld 2.1 上排名第一，以更低成本超过 GPT 和 Opus。
-
Why Type From Your Desk When You Can Talk From Anywhere?
发布产品与更新文章，介绍语音远程操作方向。
-
Co~work~play: extending computer-use to real-time gameplay
研究将计算机使用能力扩展到实时游戏场景。
-
Simular turns three
公司成立三周年。
