Ga naar hoofdinhoud

Anthropic Computer Use: Automatiseer je desktop met Claude 3.5

Ontdek de nieuwe ‘computer use’-functie van Anthropic en laat Claude je werkruimte beheren en je taken automatiseren. Typ simpelweg de prompt en Claude doet de rest.
Bijgewerkt 2 okt 2026  · 9 min lezen

Verken met AI

ChatGPTClaudePerplexity

Onlangs heeft Anthropic AI hun Claude 3.5 Sonnet en Claude 3.5 Haiku verbeterd. Met deze update hebben ze een nieuwe functie geïntroduceerd die zal revolutioneren hoe we werken en in het algemeen met AI omgaan. Ze hebben ‘computer use’ geïntroduceerd, een baanbrekende nieuwe mogelijkheid die naar je scherm kan kijken, de muis kan bewegen, op knoppen kan klikken en tekst kan typen. 

Kort gezegd: het kan alles voor je doen op basis van een simpele prompt. Jij hoeft alleen de prompt te schrijven, en Claude voert alle benodigde stappen uit om het doel te bereiken.

Hier leren we wat Anthropic computer use is, hoe het werkt en hoe je ermee aan de slag gaat met Docker. We bekijken ook hoe je de prestaties van het model verbetert, use-cases, beperkingen en prijzen. Bekijk ook onze gids voor Gemini 2.5 Computer Use om te zien hoe die zich verhoudt.

Anthropic Computer Use feature image

Afbeelding door auteur

Wat is Anthropic Computer Use?

Computer use is een nieuwe functie van Anthropic waarmee Claude met tools kan interageren om een desktopomgeving te bedienen. Net als mensen kan het een opdracht aannemen en de nodige stappen uitvoeren om het doel te halen. 

Zoals we in de onderstaande demovideo zien, heeft Sam, een van de onderzoekers bij Anthropic, Claude AI gevraagd om het leveranciersaanvraagformulier in te vullen met behulp van de spreadsheet of de zoekpoort. Claude AI heeft het formulier ingevuld na verificatie, waardoor het handmatige werk is geautomatiseerd.

Claude | Computergebruik voor het automatiseren van processen

Computer use bevindt zich momenteel in de experimentele fase, en Anthropic laat ontwikkelaars het uitproberen en bugs rapporteren. In de loop der tijd zal de technologie verbeteren, en ze heeft het potentieel om ongelooflijk efficiënt te worden, met taken in allerlei rollen, van developers tot administratieve functies. 

Organisaties zoals Canva, DoorDash en Replit experimenteren al met computer use om taken te automatiseren die tientallen, en soms zelfs honderden, stappen vereisen.

Deze nieuwe mogelijkheid is mogelijk gemaakt door het nieuwe en verbeterde Claude 3.5 Sonnet-model, dat beschikbaar is voor alle gebruikers. Je kunt het benaderen via de Anthropic API, Amazon Bedrock en Google Cloud’s Vertex AI.

Hoe werkt Computer Use?

Anthropic computer use voert op de achtergrond vier stappen uit. Eerst ontvangt het de API-aanvraag van de gebruiker. Met behulp van de prompt kiest Claude vervolgens de tool die gebruikt moet worden. Daarna maakt het schermafbeeldingen van het bureaublad en beoordeelt of de taak is voltooid. Zo niet, dan blijft het de tools gebruiken totdat het doel is bereikt. Laten we dat in meer detail bekijken. 

1. API-aanvraag

We beginnen met de Python API om toegang te krijgen tot het nieuwste Claude 3.5 Sonnet-model en gebruiken twee tools: text_editor en bash. Momenteel hebben we alleen toegang tot drie door Anthropic gedefinieerde tools:

  • { "type": "computer_20241022", "name": "computer" }
  • { "type": "text_editor_20241022", "name": "str_replace_editor" }
  • { "type": "bash_20241022", "name": "bash" }

Het veld "type" wordt gebruikt om de tools te identificeren en het veld "name" is zichtbaar voor het model. Vervolgens geven we de gebruikersprompt en de computer-use-parameter mee.

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    max_tokens=1024,
    tools=[
        {
          "type": "computer_20241022",
          "name": "computer",
          "display_width_px": 1024,
          "display_height_px": 768,
          "display_number": 1,
        },
        {
          "type": "text_editor_20241022",
          "name": "str_replace_editor"
        },
        {
          "type": "bash_20241022",
          "name": "bash"
        }
    ],
    messages=[{"role": "user", "content": "Download a picture of a sports car to my desktop."}],
    betas=["computer-use-2024-10-22"],
)
print(response)

2. Claude kiest de te gebruiken tool 

Claude controleert de tooldefinities en -toegang om te zien of bepaalde tools mogen worden gebruikt met de gebruikersvraag. Wanneer de tool is geselecteerd, voert Claude een toolaanvraag uit.

3. Extractie, evaluatie en resultaten

Computer use extraheert de toolinvoer, gebruikt die invoer om het proces op de computer uit te voeren en retourneert vervolgens het resultaat als een schermafbeelding. Daarna gaat het gesprek verder met een nieuw gebruikersbericht dat het resultaat van de tool bevat. 

4. Computer-use-tools aanroepen totdat de taak is voltooid

Claude verwerkt en interpreteert de resultaten van de tool om te bepalen of de taak klaar is of dat er meer tools nodig zijn. Als het besluit een andere tool te gebruiken, herhaalt het stap drie opnieuw. De herhaling van stappen drie en vier zonder gebruikersinvoer staat bekend als de “agent loop”. Dit is een repetitief proces waarbij Claude met je desktopomgeving interageert met behulp van de tools en de resultaten evalueert. 

Aan de slag met Computer Use

Computer use is in bèta en brengt als zodanig diverse risico’s met zich mee. Deze risico’s nemen toe als de computer via een browser het internet probeert te benaderen. Daarom gebruiken we een Docker-container met minimale rechten om directe systeemaanvallen of ongelukken te voorkomen.

We gebruiken een referentie-implementatie die commando’s bevat om computer use met Docker te starten. De Docker-image bevat alle componenten die Claude nodig heeft om een computer te gebruiken. 

Vereisten: 

  • Installeer de nieuwste versie van Docker op je systeem.
  • Vraag een Anthropic API-sleutel aan en zorg dat je genoeg tegoed hebt om deze functie te gebruiken. 

Typ het volgende commando in de terminal of bash. Vervang %your_api_key% door de Anthropic API-sleutel die je kunt ophalen in de console. 

export ANTHROPIC_API_KEY=%your_api_key%
docker run \
    -e ANTHROPIC_API_KEY=$ANTHROPIC_API_KEY \
    -v $HOME/.anthropic:/home/computeruse/.anthropic \
    -p 5900:5900 \
    -p 8501:8501 \
    -p 6080:6080 \
    -p 8080:8080 \
    -it ghcr.io/anthropics/anthropic-quickstarts:computer-use-demo-latest

Hiermee worden alle benodigde pakketten gedownload en in de dockercontainer uitgevoerd. 

Pulling the Anthropic computer use Docker image

Zodra de container draait, kunnen we Claude computer use openen door de lokale URL http://localhost:8080 in de browser te typen. 

Using the Anthropic computer use.

Begin met het typen van de prompt, en computer use voert alle benodigde stappen uit om de taak af te ronden. 

De prestaties van het model verbeteren

Een prompt schrijven voor computer use is totaal anders dan Claude 3.5 Sonnet gebruiken voor chat of algemene antwoordgeneratie. Je moet een paar simpele regels volgen om nauwkeurige resultaten te behalen.

  1. Geef eenvoudige en gedetailleerde instructies voor elke stap.
  2. Schrijf een prompt die Claude instrueert om na elke stap een screenshot te maken en de uitkomst te beoordelen.
  3. Voeg het reflectieproces toe aan de prompt. Instrueer Claude om het opnieuw te proberen als het gewenste resultaat niet is behaald.
  4. Vraag Claude bij complexe UI-elementen om sneltoetsen te gebruiken in plaats van de muis.
  5. Voeg een schermafbeelding toe van de resultaten die je wilt bereiken om Claude te sturen naar vergelijkbare uitkomsten.

Toepassingen van Computer Use

Computer use heeft honderden use-cases in het dagelijks leven en op het werk. Het kan allerlei complexe taken voor je automatiseren. Je kunt een computer bijvoorbeeld vragen om een afspraak met een vriend bij de Golden Gate Bridge te plannen. 

Zoals in de video te zien is, kan het een Google-zoekopdracht uitvoeren, Maps openen om de afstand te vinden, de tijd van zonsondergang checken en het evenement aan de agenda toevoegen. Dit is geweldig voor dagelijkse taken die normaal gesproken uren onderzoek en organisatie vereisen. AI kan dit in slechts enkele minuten doen met minimale begeleiding.

Claude | Computergebruik voor het orkestreren van taken

In een ander voorbeeld vraagt Alex de computer om een Chrome-browser te openen en een website genaamd claude.ai te gebruiken om een persoonlijke website met een jaren 90-thema te maken. Daarna vroeg hij om het bestand te downloaden, het te openen in VS Code en het lokaal te draaien. Binnen enkele minuten had hij een volwaardige website.

Claude | Computergebruik voor coderen

Beperkingen van Computer Use

Voordat je Claude’s computer gaat gebruiken voor AI-experimenten, wees je bewust van de beperkingen en waarschuwingen, zoals:

  1. Latentie: De latentie van computer use kan te traag zijn vergeleken met gewone, door mensen aangestuurde computeracties.
  2. Betrouwbaarheid van scrollen: Scrollen is met de huidige setup niet betrouwbaar. Vraag Claude in plaats daarvan om sneltoetsen te gebruiken.
  3. Spreadsheetinteractie: Muisklikken voor interactie met spreadsheets zijn onbetrouwbaar. Je kunt dit voorkomen door Claude te vragen pijltoetsen te gebruiken.
  4. Kwetsbaarheden: Jailbreaking of prompt-injectie zijn veelvoorkomende AI-modelproblemen en komen ook voor bij computer use.
  5. Illegale acties: Je mag computer use niet gebruiken om wetten te overtreden.
  6. Problemen met sociale en communicatieplatforms: Claude heeft moeite met het aanmaken van accounts en posten op sociale mediaplatforms.
  7. Nauwkeurigheid van computervisie: Claude kan specifieke coördinaten verkeerd inschatten en verkeerd interpreteren tijdens het genereren van acties.
  8. Nauwkeurigheid van toolselectie: Claude kan fouten maken of hallucineren bij het selecteren van tools tijdens het genereren van acties.

Prijzen voor Computer Use

De kosten van computer use lijken op die van het doen van API-calls naar de Claude-modellen. Er is echter een extra kost verbonden aan het gebruik van een speciale systeem-prompt, evenals extra inputtokens. Je kunt de prijsdetails voor de modellen bekijken op Anthropic’s prijspagina.

Gebruik van speciale systeem-prompttokens

De speciale systeem-prompt vereist 466 extra tokens voor geautomatiseerde toolselectie en 499 tokens voor elke tool. Deze cijfers gelden voor het Claude 3.5 Sonnet (nieuw) model, geprijsd op $3 per miljoen inputtokens en $15 per miljoen outputtokens.

Extra inputtokens

Voor het gebruik van de door Anthropic gedefinieerde tools zijn de volgende extra inputtokens vereist:

  • computer_20241022: 683 tokens
  • text_editor_20241022: 700 tokens
  • bash_20241022: 245 tokens

Tot slot

Er zijn talloze toepassingen voor computer use, en bedrijven kunnen veel van hun handmatige werk automatiseren om de productiviteit te verhogen. Het kan ook de gemiddelde computergebruiker tijd besparen bij routinetaken zoals een koffie bestellen of een vlucht boeken. 

Computer use kan allerlei taken afhandelen, en jij hoeft alleen te superviseren. Je hoeft het alleen maar een opdracht te geven en het werk te beoordelen. Is het niet nauwkeurig, dan kun je vragen om te itereren en te verbeteren. Deze tool kan een gamechanger zijn en mogelijk nog ingrijpender dan de introductie van het OpenAI o1-model.

We hebben geleerd over de nieuwe functie van Anthropic en hoe die met behulp van Claude AI met de desktopomgeving kan interageren en deze kan aanpassen. We hebben ook besproken hoe het werkt, de Docker-image gebouwd en lokaal gebruikt, en de use-cases, beperkingen en prijzen doorgenomen. Kortom, nu hoef je het alleen nog zelf te proberen om de geweldige functies te ervaren. Ben je nieuw bij Anthropic en Claude, bekijk dan onze resources: 


Abid Ali Awan's photo
Author
Abid Ali Awan
LinkedIn
Twitter

Als gecertificeerd data scientist haal ik met passie het maximale uit de nieuwste technologie om innovatieve machinelearning-toepassingen te bouwen. Met een sterke achtergrond in spraakherkenning, data-analyse en -rapportage, MLOps, conversationele AI en NLP heb ik mijn vaardigheden aangescherpt in het ontwikkelen van intelligente systemen die echt impact maken. Naast mijn technische expertise ben ik ook een sterke communicator met een talent om complexe concepten terug te brengen tot heldere, beknopte taal. Daardoor ben ik uitgegroeid tot een veelgelezen blogger over data science, waar ik mijn inzichten en ervaringen deel met een groeiende community van data-professionals. Op dit moment richt ik me op contentcreatie en redactie, waarbij ik met large language models werk aan krachtige en aansprekende content die zowel bedrijven als individuen helpt het beste uit hun data te halen.

Onderwerpen
Kunstmatige intelligentie
Large Language Models

Topcursussen op DataCamp

Cursus

Introductie tot LLM’s in Python

3 uur
36.6K
Leer de fijne kneepjes van LLM's en de revolutionaire transformer-architectuur waarop ze zijn gebaseerd!
Bekijk detailsRight Arrow
Start Cursus
Meer bekijkenRight Arrow
Gerelateerd

blog

AI vanaf nul leren in 2026: een complete gids van de experts

Ontdek alles wat je moet weten om in 2026 AI te leren, van tips om te beginnen tot handige resources en inzichten van industrie-experts.
Adel Nehme's photo

Adel Nehme

15 min

Meer BekijkenMeer Bekijken