1. 当 AI Agent 开始“看屏幕点鼠标”问题才真正开始Gemini 2.5 Computer Use 是 Google 基于 Gemini 2.5 Pro 的视觉理解与推理能力构建的专用模型它能像人一样“看”屏幕截图、理解界面元素然后生成点击、输入、滚动这类具体操作指令。和传统靠结构化 API 调用的方式不同它直接面向图形用户界面适合做自动填表、网页导航、UI 回归测试、跨平台数据采集这类 AI Agent 界面控制任务。适合谁适合已经在写 Agent 循环、想把手动操作变成可复现脚本的开发者也适合刚接触 Computer Use、想先跑通一个最小闭环的小白。但真正动手时卡点往往不在模型本身而在“怎么稳定地把请求发出去”。你要处理模型名、工具声明、截图编码、坐标换算、function_call 解析、安全确认分支还要保证 API 通道稳定。我试过把模型调用和工具侧配置拆开模型侧统一走 TaoToken 的 OpenAI 兼容通道工具侧用 Cline 或 CC Switch 承接这样 settings.json / config.toml 只改一处Agent 循环代码不用动。下面按“先配通道、再写配置、最后验证”的顺序走一遍每一步都能复制。2. TaoToken 前置统一 Key 与 API 通道准备TaoToken 在这里的角色是统一 API 入口你拿到一个 Key就能用 OpenAI 兼容格式调用包括 Gemini 系列在内的模型不用为每个模型单独维护一套鉴权和 base_url。对 Computer Use 这种需要反复发请求、带截图和多轮 function_response 的场景统一通道能省掉大量切换成本。第一步打开官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 注册并登录。第二步进入控制台创建 API Key地址是 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite 。第三步在 API Keys 页面复制 Key地址 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 注意 Key 只显示一次先存到本地环境变量里。# Linux / macOS export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的Key # Windows PowerShell setx TAOTOKEN_API_KEY sk-你的KeyAPI 基础地址用 https://taotoken.net/api 注意这个地址不带 UTM 参数直接作为 base_url 使用。模型名按 OpenAI 兼容格式填Computer Use 场景建议先用对话模型验证通道再切到带工具声明的请求。如果你只是想先确认模型能不能正常回话可以直接用模型对话页面试一条https://taotoken.net/model-chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel-chatutm_campaignrewrite 。长期跑编码或 Agent 任务建议看 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite 。注意Key 不要写进会提交到 Git 的配置文件用环境变量或本地 .env 引用。3. 可复制配置settings.json 与 config.toml 骨架工具侧配置的核心是把 base_url 指向 TaoToken把 api_key 指向环境变量模型名按你的实际调用填。下面给两份骨架一份给 ClineVS Code 插件走 settings.json 风格一份给 CC Switch走 config.toml 风格。你按自己用的工具选一份改。3.1 Cline 侧 settings.json 骨架Cline 的配置通常写在 VS Code 的 settings.json 里关键是 apiProvider 选 openai 兼容baseUrl 填 TaoToken 的 API 地址。{ cline.apiProvider: openai, cline.openAiApiKey: ${env:TAOTOKEN_API_KEY}, cline.openAiBaseUrl: https://taotoken.net/api, cline.openAiModelId: gemini-2.5-computer-use-preview-10-2025, cline.openAiModelInfo: { maxTokens: 8192, contextWindow: 128000, supportsImages: true, supportsComputerUse: true }, cline.autoApprovalSettings: { enabled: false, actions: { readFiles: true, editFiles: false, runCommands: false } } }这里 supportsImages 必须为 true因为 Computer Use 每轮都要把屏幕截图作为输入发出去。autoApprovalSettings 建议先关掉自动执行等验证通过再按需放开。3.2 CC Switch 侧 config.toml 骨架CC Switch 用 TOML 管理多套配置适合在“纯对话验证”和“Computer Use 工具调用”之间切换。[profiles.gemini-computer-use] name Gemini Computer Use via TaoToken provider openai-compatible base_url https://taotoken.net/api api_key_env TAOTOKEN_API_KEY model gemini-2.5-computer-use-preview-10-2025 [profiles.gemini-computer-use.params] temperature 0.2 max_tokens 8192 timeout 120 [profiles.gemini-computer-use.tools] computer_use true environment ENVIRONMENT_BROWSER excluded_predefined_functions [drag_and_drop]temperature 压到 0.2 是为了让操作指令更稳定界面控制任务不需要发散。timeout 给到 120 秒因为带截图的请求往返比纯文本慢。excluded_predefined_functions 先排除拖放减少误操作面。3.3 关键参数对照参数作用建议值base_urlAPI 入口https://taotoken.net/apimodel模型名gemini-2.5-computer-use-preview-10-2025supportsImages是否支持截图输入truetemperature采样温度0.2timeout请求超时120environment运行环境ENVIRONMENT_BROWSER注意模型名必须带 computer-use 标识普通 Gemini 模型不支持 Computer Use 工具声明传了也会被忽略。4. 验证请求从连通性到最小 Agent 闭环配置写完别急着上完整 Agent先做两步验证第一步确认通道能通第二步确认工具声明能被识别。4.1 连通性验证用 curl 发一条最简请求确认 Key 和 base_url 正确。curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: gemini-2.5-computer-use-preview-10-2025, messages: [ {role: user, content: 回复 OK 两个字母即可} ], max_tokens: 16 }返回里能看到 choices[0].message.content 是 OK说明通道通了。如果返回 401检查 Key返回 404检查 base_url 是否多了斜杠或少了 /v1。4.2 带工具声明的请求Computer Use 的核心是 tools 里声明 computer_use。下面这段 Python 用 OpenAI 兼容客户端发请求把截图作为 image_url 传入。import os import base64 from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY], base_urlhttps://taotoken.net/api ) def encode_image(path): with open(path, rb) as f: return base64.b64encode(f.read()).decode(utf-8) resp client.chat.completions.create( modelgemini-2.5-computer-use-preview-10-2025, messages[ { role: user, content: [ {type: text, text: 点击页面上的搜索框}, { type: image_url, image_url: { url: fdata:image/png;base64,{encode_image(screen.png)} } } ] } ], tools[ { type: computer_use, computer_use: { environment: ENVIRONMENT_BROWSER, excluded_predefined_functions: [drag_and_drop] } } ], temperature0.2, max_tokens8192 ) print(resp.choices[0].message)成功时你会看到 message 里带 tool_calls每个 tool_call 的 function.name 是 click_at、type_text_at 这类操作名arguments 是 JSON 字符串坐标基于 1000x1000 网格。拿到之后按你的实际屏幕分辨率换算实际 x 网格 x / 1000 * 屏幕宽。4.3 最小闭环把上面的请求包进循环执行 tool_call → 截图 → 把结果作为 function_response 追加到 messages → 再发请求。循环上限设 10 次任务完成或达到上限就退出。这一步跑通界面控制 Agent 的最小闭环就成了。5. 本篇常见错排查5.1 报 model not found模型名写错最常见。必须是 gemini-2.5-computer-use-preview-10-2025少一段或写成普通 gemini-2.5-pro 都会失败。检查 config.toml 和 settings.json 里的 model 字段是否一致。5.2 工具声明被忽略返回纯文本说明请求里 tools 结构不对。OpenAI 兼容格式下type 要写 computer_use内部再嵌 computer_use 对象。如果工具侧配置里 computer_use false也会导致声明被丢掉。5.3 截图传了但模型说看不到检查 image_url 的 data URI 前缀是否完整data:image/png;base64,。少逗号或前缀写错图片会被当成普通文本。另外确认 supportsImages 为 true。5.4 坐标点偏模型输出的是 1000x1000 网格坐标不是像素。换算公式实际坐标 网格坐标 / 1000 * 实际分辨率。推荐分辨率 1440x900换算后误差最小。5.5 请求超时带截图的请求体大默认 60 秒可能不够。把 timeout 提到 120并确认截图不要过大必要时先压缩到 1440x900 再编码。5.6 安全确认分支没处理模型可能返回 require_confirmation 的安全决策比如涉及提交表单或发送消息。你的循环里要判断这个字段需要确认时暂停并等待人工输入不能直接执行。提示排障阶段建议把每轮请求和响应都打到日志里尤其是 tool_calls 的 arguments方便对照坐标和操作名。6. 接入路径与后续动作通道和配置都验证通过后接下来按你的使用场景分流。如果你主要在做排障和接入先把 API Keys 和接入文档过一遍API Keys 在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 。如果你只是想先确认模型对话是否正常用模型对话页面发一条带截图的请求即可https://taotoken.net/model-chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel-chatutm_campaignrewrite 。如果你要长期跑编码或 Agent 任务Coding Plan 更适合持续调用https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite 。Claude Code 相关接入看 https://taotoken.net/claude-code-anthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude-code-anthropicutm_campaignrewrite 。最后补一个实操细节Agent 循环里每轮截图前加一个短等待等页面动态内容加载完再截能明显减少“点了但没反应”的情况。坐标换算和截图时机这两点调好最小闭环的稳定性会提升一大截。