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基础模型,特别是大型语言模型(LLMs)和多模态大型语言模型(MLLMs),使得Agent能够执行复杂任务。这些智能体利用(M)LLMs处理和解释GUI的能力,通过模拟人类交互(如点击和键入)自主执行用户指令。
GUI Agent领域中基础模型增长趋势的示意图
基于(M)LLM的GUI Agent 框架
Agent的目标是自动控制设备以完成任务。它们通常接收用户查询和设备UI状态作为输入,并提供一系列类似人类的操作来完成任务。GUI Agent的构建包括五个部分:GUI感知器、任务规划器、决策者、记忆检索器和执行器。
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GUI代理的构建包括五个主要部分:
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GUI感知器:准确解释用户输入和检测设备UI的变化。
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任务规划器:将复杂任务分解为更小的步骤,并采用链式思维(CoT)方法。
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决策者:基于当前环境和任务需求,提供控制设备的下一步操作。
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记忆检索器:提供内部和外部记忆,帮助代理更有效地执行任务。
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执行器:将代理的输出映射到相关环境中,实际控制设备。
基于(M)LLM的GUI Agent分类法
通过不同维度对现有工作进行分类,包括输入模态和学习模式的差异。通过这两个维度,包括了当前的主要工作,并帮助新研究者全面了解GUI代理。
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不同输入模态的GUI代理:
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基于LLM的GUI代理:由于多模态能力有限,早期的GUI代理通常需要一个GUI感知器将图形用户界面转换为基于文本的输入。例如,一些研究将屏幕转换为一系列对象描述,并应用基于变换器的方法进行动作映射。
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基于MLLM的GUI代理:近期研究利用高级(M)LLMs的多模态能力来提高GUI理解和任务执行能力。一些工作专注于GUI理解,例如使用基于ViT的图像编码器-文本解码器架构,或者将UI屏幕封装成连贯的语言表示。
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不同学习模式的GUI代理:
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基于提示的GUI代理:提示是一种有效的方法,可以以最小的额外计算开销构建代理。鉴于GUI和任务的多样性,许多研究使用提示来创建GUI代理,采用链式思维(CoT)或反应式(ReAct)风格。例如,一些研究通过设计的动作定位技术将截图作为输入,生成动作描述并将其转换为可执行动作。
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基于SFT(Supervised Fine-Tuning,监督微调)的GUI代理:微调允许LLM适应特定领域并更有效地执行定制任务。一些工作使用SFT让GUI代理使用新模态输入、学习特定流程或执行特殊任务。
基于(M)LLM的GUI Agent工业应用
介绍了基于(M)LLM的GUI代理的最新工业应用,这些应用具有重大的商业潜力。包括Google Assistant for Android、Apple Intelligence、New Bing、Microsoft Copilot、Anthropic Claude 3.5和AutoGLM等。
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Google Assistant for Android:
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用户可以通过语音命令,如“Hey Google, start a run on Example App”,使用Google Assistant来启动应用、执行任务和访问内容。
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App Actions通过内置意图(BIIs)增强了应用功能,允许用户通过语音查询来导航应用和访问特性。
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Apple Intelligence:
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苹果在其设备上使用设备端和云端模型,拥有通用的基础模型和专门针对特定任务(如摘要和语调调整)的适配器模型。
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评估表明,设备端模型的性能超过了或匹配了Mistral AI、Microsoft和Google的小型模型,而服务器模型超过了OpenAI的GPT-3并匹配了GPT-4。
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New Bing:
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微软的搜索引擎旨在提供更直观、高效和全面的搜索体验。
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利用尖端的人工智能和机器学习技术,New Bing超越了传统的关键词搜索,以理解用户查询背后的上下文和意图。
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Microsoft Copilot:
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微软365应用中的一个AI工具,用于提高生产力,提供基于GPT的建议、任务自动化和内容生成。
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它通过实时洞察增强工作流程、创造力和决策制定。
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Anthropic Claude 3.5:
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Claude 3.5的最新版本引入了一个突破性的能力:计算机使用,允许Claude像人类一样与计算机交互——查看屏幕、移动光标、点击按钮和键入文本。
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AutoGLM:
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来自ChatGLM家族的一系列新工具,旨在通过手机和网络平台上的图形用户界面自主完成任务。
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它的Android功能允许它自主理解用户指令,无需手动输入,使其能够处理诸如订购外卖、编辑评论、购物和总结文章等复杂任务。
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MagicOS 9.0 YOYO:
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一个高级助手,具有四个主要功能:自然语言和视觉处理、用户行为和上下文学习、意图识别和决策制定以及应用的无缝集成。
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它理解用户习惯,以自主完成请求,例如通过语音命令订购咖啡,通过导航应用和服务。
https://arxiv.org/pdf/2411.04890
GUI Agents with Foundation Models: A Comprehensive Survey
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