图形用户界面是人机交互的核心，但传统自动化方法缺乏灵活性和适应性。大语言模型的出现为图形用户界面自动化带来新机遇，其与图形用户界面智能体的结合可实现更智能、自适应的交互，有望变革人机交互方式，提高工作效率和用户体验，在多领域有广泛应用前景。
作者：张长旺，图源：旺知识
摘要：图形用户界面（GUIs）长期以来一直是人机交互的核心，它以直观的视觉驱动方式提供了访问和与数字系统交互的途径。传统上，自动化图形用户界面交互依赖于基于脚本或规则的方法，这些方法虽然在固定工作流程中有效，但缺乏动态现实世界应用所需的灵活性和适应性。大语言模型（LLMs），特别是多模态模型的出现，开启了图形用户界面自动化的新时代。它们在自然语言理解、代码生成、任务泛化和视觉处理方面展现出卓越的能力，为新一代 “大语言模型驱动的图形用户界面智能体” 铺平了道路，这些智能体能够解释复杂的图形用户界面元素，并根据自然语言指令自主执行操作。这些智能体代表了一种范式转变，使用户能够通过简单的对话命令执行复杂的多步骤任务，其应用涵盖网络导航、移动应用交互和桌面自动化等领域，提供了一种变革性的用户体验，彻底改变了个人与软件交互的方式。这一新兴领域正在迅速发展，在研究和工业界都取得了重大进展。
为了对这一趋势提供结构化的理解，本文对大语言模型驱动的图形用户界面智能体进行了全面综述，探讨了它们的历史演变、核心组件和先进技术。我们探讨了一些关键的研究问题，如现有的图形用户界面智能体框架、用于训练专门图形用户界面智能体的数据收集和利用、为图形用户界面任务量身定制的大型动作模型的开发，以及评估其有效性所需的评估指标和基准。此外，我们还研究了由这些智能体驱动的新兴应用。通过详细分析，本综述确定了关键的研究空白，并概述了该领域未来发展的路线图。通过整合基础知识和前沿进展，本工作旨在指导研究人员和从业者克服挑战，充分释放大语言模型驱动的图形用户界面智能体的潜力。我们期望本综述既能作为构建大语言模型驱动的图形用户界面智能体的实用指南，也能作为在这一快速发展领域推进研究的权威参考。
关键词：大语言模型；图形用户界面；人工智能智能体；自动化；人机交互
1. 引言
图形用户界面（GUIs）一直是人机交互的基石，从根本上改变了用户在数字系统中导航和操作的方式。旨在使计算更加直观和易于访问，图形用户界面用视觉驱动的、用户友好的环境取代了命令行界面（CLIs）。通过使用图标、按钮、窗口和菜单，图形用户界面使更广泛的用户能够使用简单操作（如点击、打字和手势）与计算机进行交互。这种转变使计算的获取民主化，即使是非技术用户也能有效地与复杂系统互动。然而，图形用户界面往往为了可用性而牺牲效率，特别是在需要重复或多步骤交互的工作流程中，此时命令行界面可能更具优势。
虽然图形用户界面在可用性方面带来了革命性的变化，但其设计主要针对人类视觉交互，这给自动化带来了重大挑战。图形用户界面布局的多样性、动态性和平台特定性使得开发灵活智能的自动化工具变得困难，这些工具需要能够适应各种环境。早期实现图形用户界面交互自动化的努力主要依赖于基于脚本或规则的方法。虽然这些方法在预定义工作流程中有效，但它们本质上范围狭窄，主要集中在软件测试和机器人流程自动化（RPA）等任务上。它们的刚性要求频繁的手动更新，以适应新任务、图形用户界面布局的变化或不断演变的工作流程，这限制了它们的可扩展性和通用性。此外，这些方法缺乏支持动态、类人交互所需的复杂性，从而限制了它们在复杂或不可预测场景中的适用性。
大语言模型（LLMs）的兴起，尤其是那些增强了多模态能力的模型，极大地重新定义了图形用户界面自动化的可能性。从ChatGPT等模型开始，大语言模型在自然语言理解、代码生成和跨不同任务的泛化方面表现出非凡的能力。视觉语言模型（VLMs）的整合进一步扩展了这些能力，使这些模型能够处理视觉数据，如图形用户界面的复杂布局。这一发展弥合了语言和视觉理解之间的差距，使智能体能够以更具人类特征和适应性的方式与图形用户界面交互。通过利用这些进展，大语言模型和视觉语言模型提供了变革性的潜力，使智能体能够在复杂的数字环境中导航、动态执行任务，并彻底改变图形用户界面自动化领域。
1.1 大语言模型驱动的图形用户界面智能体的动机
以大语言模型作为 “大脑”，大语言模型驱动的图形用户界面自动化引入了一类新的智能体，它们能够解释用户的自然语言请求，分析图形用户界面屏幕及其元素，并自主执行适当的操作。重要的是，这些能力的实现不依赖于复杂的、特定于平台的脚本或预定义的工作流程。这些被称为 “大语言模型驱动的图形用户界面智能体” 的智能体可以被正式定义为：在图形用户界面环境中运行的智能体，利用大语言模型作为其核心推理和认知引擎，以灵活和自适应的方式生成、规划和执行操作。
这种范式代表了图形用户界面自动化的变革性飞跃，促进了跨不同平台的动态、类人交互。它使得创建智能、自适应的系统成为可能，这些系统能够推理、实时决策，并灵活应对不断变化的任务和环境。我们在图1中说明了这一高级概念。
传统的图形用户界面自动化通常受预定义规则的限制，或狭隘地专注于特定任务，这限制了它们适应动态环境和多样化应用的能力。相比之下，大语言模型驱动的图形用户界面智能体通过将自然语言理解、视觉识别和决策制定整合到一个统一框架中带来了范式转变。这使它们能够在广泛的用例中进行泛化，改变任务自动化并显著提高人机交互的直观性和效率。此外，与新兴的基于纯应用程序编程接口（API）的智能体趋势不同（后者依赖于可能不总是公开或可访问的API），图形用户界面智能体利用图形界面的通用性。图形用户界面提供了一种控制大多数软件应用程序的通用机制，使智能体能够以非侵入性的方式运行，而无需内部API访问。这种能力不仅拓宽了图形用户界面智能体的适用性，还使外部开发人员能够在现有软件的基础上构建高级功能，跨越不同的平台和生态系统。这些创新共同确立了图形用户界面智能体作为未来智能自动化的多功能和变革性技术的地位。
这种新范式使用户能够通过对话命令控制通用软件系统。通过减少多步骤图形用户界面操作的认知负担，大语言模型驱动的智能体使复杂系统对非技术用户变得可访问，并简化了跨不同领域的工作流程。著名的例子包括用于网络导航的SeeAct、用于移动交互的AppAgent，以及用于Windows操作系统应用程序的UFO。这些智能体类似于 “虚拟助手”，类似于钢铁侠中的J.A.R.V.I.S.——一种直观、自适应的系统，能够理解用户目标并跨应用程序自主执行操作。人工智能驱动的操作系统能够流畅、精确地执行跨应用程序任务的未来概念正在迅速成为现实。
大语言模型驱动的图形用户界面智能体的实际应用已经出现。例如，Microsoft Power Automate利用大语言模型简化低代码/无代码自动化，使用户能够以最少的技术专长设计跨Microsoft应用程序的工作流程。生产力软件中的集成人工智能助手，如Microsoft Copilot，正在弥合自然语言指令与应用程序操作之间的差距。此外，大语言模型驱动的智能体有望增强可访问性，可能使视障用户能够通过将自然语言命令转换为可执行步骤更有效地导航图形用户界面。这些发展强调了大语言模型驱动的图形用户界面智能体在不同应用中的及时性和变革性潜力。
大语言模型与图形用户界面自动化的融合解决了人机交互中长期存在的挑战，并为智能图形用户界面控制带来了新机遇。这种整合推动了研究活动的激增，涵盖应用框架、数据收集、模型优化和评估基准等领域。尽管取得了这些进展，但关键挑战和限制仍然存在，许多基础性问题仍有待探索。然而，对这一快速发展领域的系统性综述明显缺失，留下了对其理解的关键空白。
1.2 综述的范围
为了填补这一空白，本文对大语言模型驱动的图形用户界面智能体进行了开创性的全面综述。我们涵盖了图形用户界面智能体的历史演变，提供了构建这些智能体的分步指南，总结了基本和先进技术，回顾了与框架、数据和模型相关的重要工具和研究，展示了代表性应用，并概述了未来方向。具体而言，本综述旨在回答以下研究问题（RQs）：
1. RQ1：大语言模型驱动的图形用户界面智能体的历史发展轨迹是什么？（第4节）
2. RQ2：构成大语言模型驱动的图形用户界面智能体基础的关键组件和先进技术是什么？（第5节）
3. RQ3：大语言模型图形用户界面智能体的主要框架是什么，它们的定义特征是什么？（第6节）
4. RQ4：现有的数据集有哪些，如何收集全面的数据集来训练优化的用于图形用户界面智能体的大语言模型？（第7节）
5. RQ5：如何使用收集的数据训练为图形用户界面智能体量身定制的大型动作模型，该领域当前的领先模型有哪些？（第8节）
6. RQ6：用于评估图形用户界面智能体能力和性能的指标和基准是什么？（第9节）
7. RQ7：大语言模型驱动的图形用户界面智能体最重要的实际应用是什么，它们如何适应实际使用？（第10节）
8. RQ8：开发强大且智能的图形用户界面智能体的主要挑战、限制和未来研究方向是什么？（第11节）
通过这些问题，本综述旨在提供该领域当前状态的全面概述，为构建大语言模型驱动的图形用户界面智能体提供指南，识别关键研究空白，并提出未来工作的方向。本综述是系统研究大语言模型驱动的图形用户界面智能体领域的先驱之一，整合了来自大语言模型进展、图形用户界面自动化和人机交互的视角。
2. 相关工作
大语言模型与图形用户界面智能体的整合是一个新兴且快速发展的研究领域。一些相关的调查和教程提供了基础性的见解和指导。我们简要回顾了现有的关于图形用户界面自动化和大语言模型智能体的概述文章，因为这些主题与我们的研究重点密切相关并提供信息。首先，我们对图形用户界面自动化、大语言模型智能体及其整合的代表性调查和书籍进行概述，总结在表2中。这些作品要么直接处理图形用户界面自动化和大语言模型驱动智能体中的一个或两个核心领域，要么提供有价值的见解，虽然不直接针对该主题，但间接有助于推进该领域的发展。
2.1 图形用户界面自动化的调查
图形用户界面自动化在工业界有着悠久的历史和广泛的应用，特别是在图形用户界面测试和用于任务自动化的机器人流程自动化（RPA）方面。
Said等人对移动应用程序的图形用户界面测试进行了概述，涵盖了目标、方法和挑战。Li专注于Android应用程序，进一步缩小了范围，而Oksanen等人探索了Windows图形用户界面应用程序的自动测试技术，Windows是智能体操作的关键平台。同样，Moura等人回顾了网络应用程序的图形用户界面测试，这涉及到各种工具、输入和方法。Deshmukh等人讨论了自动化图形用户界面测试以增强用户体验，这是大语言模型也带来新能力的领域。现代图形用户界面测试的基石是计算机视觉（CV），它用于解释用户界面元素并识别可操作的控件。Yu等人调查了计算机视觉在移动图形用户界面测试中的应用，强调了其重要性和相关挑战。在大语言模型驱动的图形用户界面智能体中，应用程序用户界面截图同样至关重要，它们作为可靠的任务理解和执行的关键输入。
另一方面，专注于自动化重复人类任务的机器人流程自动化（RPA）也在相关流程中严重依赖图形用户界面自动化。Syed等人回顾了这一领域并强调了当代RPA主题，确定了未来研究的关键挑战。Chakraborti等人强调了从传统的基于脚本的RPA向更智能、自适应范式转变的重要性，对这一方向的进展进行了系统概述。鉴于RPA的广泛工业应用，Enriquez等人和Ribeiro等人从工业角度对该领域进行了调查，强调了其重要性并提供了RPA方法、发展趋势和实际挑战的全面概述。
图形用户界面测试和RPA在实现更高的智能性和稳健性方面仍然面临重大挑战。大语言模型驱动的图形用户界面智能体有望在这些领域发挥变革性作用，提供增强的能力并为解决这些长期存在的问题增加显著价值。
3. 背景
大语言模型驱动的图形用户界面智能体的发展基于三个主要进展：（i）大语言模型，它在自然语言理解和代码生成方面带来了先进能力，构成了这些智能体的核心智能；（ii）伴随的智能体架构和工具，扩展了大语言模型的能力，弥合了语言模型与物理环境之间的差距，以实现实际影响；（iii）图形用户界面自动化，它培育了一套强大的工具、模型和方法，对图形用户界面智能体的功能至关重要。每个组件在大语言模型驱动的图形用户界面智能体的出现中都发挥了关键作用。在以下小节中，我们对这些领域进行简要概述，为我们的讨论奠定基础。
3.1 大语言模型：基础与能力
语言模型的研究有着悠久而丰富的历史，始于早期的统计语言模型和较小的神经网络架构。基于这些基础概念，最近的进展集中在基于Transformer的大语言模型上，如生成式预训练Transformer（GPTs）。这些模型在大规模文本语料库上进行预训练，具有显著更大的模型规模，验证了缩放定律，并在广泛的自然语言任务中展现出卓越能力。除了其庞大的规模，这些大语言模型还表现出增强的语言理解和生成能力，以及在较小规模语言模型中不存在的新兴属性。
早期基于循环神经网络（RNNs）和长短期记忆网络（LSTMs）等架构的神经语言模型在性能和泛化方面存在局限性。Transformer模型的引入，基于注意力机制构建，标志着一个变革性的里程碑，确立了如今几乎所有后续大语言模型中普遍存在的基础架构。这一发展导致了模型结构的多样化，包括仅编码器模型（如BERT、RoBERTa、ALBERT）、仅解码器模型（如GPT - 1、GPT - 2）和编码器 - 解码器模型（如T5、BART）。2022年，基于GPT - 3.5的ChatGPT推出，从根本上改变了人们对语言模型能力的认知。从那时起，许多先进的大语言模型涌现出来，包括GPT - 4、LLaMA - 3和Gemini，推动了该领域的快速发展。如今的大语言模型高度通用，其中许多能够处理多模态数据并执行从问答到代码生成等一系列任务，使其成为各种应用中不可或缺的工具。
大语言模型的出现还引入了显著的先进特性，这些特性激发了它们的应用，使以前具有挑战性的任务（如自然语言驱动的图形用户界面智能体）变得可行。这些进展包括：
1. 少样本学习：也称为上下文学习，大语言模型可以在推理过程中从提示中呈现的少量示例中获取新任务，无需重新训练。这种能力对于使图形用户界面智能体能够在不同环境中以最小的努力进行泛化至关重要。
2. 指令跟随：经过指令调整后，大语言模型在遵循新任务的指令方面表现出卓越的能力，展示出强大的泛化技能。这使得大语言模型能够有效地理解针对图形用户界面智能体的用户请求，并准确遵循预定义的目标。
3. 长期推理：大语言模型具备通过将复杂任务分解为可管理的步骤来规划和解决问题的能力，通常采用思维链（CoT）推理等技术。这种能力对于图形用户界面智能体至关重要，因为许多任务需要多个步骤和强大的规划框架。
4. 代码生成和工具利用：大语言模型擅长生成代码并利用各种工具，如API。这一专业知识对于图形用户界面智能体至关重要，因为代码和工具构成了它们与环境交互的基本工具包。
5. 多模态理解：先进的大语言模型可以将额外的数据模态（如图像）整合到其训练过程中，演变为多模态模型。这种能力对于图形用户界面智能体尤为重要，因为它们必须解释以图像形式呈现的图形用户界面截图才能有效运行。
为了进一步增强大语言模型对图形用户界面智能体的专业性，研究人员经常使用特定领域的数据（如用户请求、图形用户界面截图和动作序列）对这些模型进行微调，从而提高其定制化和有效性。在第8节中，我们将深入探讨这些针对图形用户界面智能体的先进、定制化模型，讨论它们独特的适应性和在与图形界面交互方面改进的能力。
3.2 大语言模型智能体：从语言到行动
传统的人工智能智能体通常专注于增强特定能力，如符号推理或在围棋、国际象棋等特定任务中表现出色。相比之下，大语言模型的出现通过为智能体提供自然语言接口、实现类人决策能力以及使其能够在不同环境中执行各种任务和采取实际行动，改变了人工智能智能体。在大语言模型智能体中，如果说大语言模型构成了图形用户界面智能体的 “大脑”，那么其伴随组件则充当其 “眼睛和手”，使大语言模型能够感知环境状态并将其文本输出转化为可产生实际效果的可操作步骤。这些组件将大语言模型从被动信息源转变为交互式智能体，重新定义了大语言模型的角色，使其从纯粹的文本生成模型转变为能够驱动行动并实现特定目标的系统。
在图形用户界面智能体的背景下，智能体通常通过截图和部件树感知图形用户界面的状态，然后在环境中执行操作以模拟用户操作（如鼠标点击、键盘输入、手机触摸手势）。由于任务可能是长期的，因此通常需要有效的规划和任务分解，这带来了独特的挑战。因此，一个由大语言模型驱动的图形用户界面智能体通常具有多模态能力、强大的规划系统、用于分析历史交互的记忆机制以及与环境交互的专门工具包。我们将在第5节中详细讨论这些为图形用户界面智能体量身定制的设计。
3.3 图形用户界面自动化：工具、技术和挑战
图形用户界面自动化自计算机图形用户界面出现以来一直是研究和应用的关键领域。最初为提高软件测试效率而开发，图形用户界面自动化专注于模拟用户在图形应用程序中的操作（如点击、文本输入和导航），以验证功能。早期的图形用户界面自动化工具旨在在静态界面上执行重复的测试用例。这些方法简化了质量保证流程，确保了一致性并减少了手动测试时间。随着数字解决方案需求的增长，图形用户界面自动化已从测试扩展到其他应用，包括机器人流程自动化（RPA）和人机交互（HCI）。RPA利用图形用户界面自动化在业务工作流程中复制人类操作，自动执行日常任务以提高运营效率。同样，HCI研究采用图形用户界面自动化来模拟用户行为，实现可用性评估和交互研究。在这两种情况下，自动化通过减少重复任务并实现更大的系统适应性，显著提高了生产力和用户体验。
传统的图形用户界面自动化方法主要依赖于脚本和规则 - 基于框架。脚本 - 基于自动化利用诸如Python、Java和JavaScript等语言以编程方式控制图形用户界面元素。这些脚本模拟用户在界面上的操作，通常使用Selenium（用于网络自动化）或AutoIt和SikuliX（用于桌面应用程序）等工具。规则 - 基于方法则根据预定义的启发式规则运行，使用规则根据位置、颜色和文本标签等属性检测和与特定图形用户界面元素交互。虽然这些方法在可预测的静态工作流程中有效，但它们难以适应现代图形用户界面的可变性，其中动态内容、响应式布局和用户驱动的变化使得难以维护僵化的基于规则的自动化。
计算机视觉（CV）对于解释图形用户界面的视觉方面变得至关重要，使自动化工具能够识别和与屏幕上的元素交互，即使布局和设计发生变化。计算机视觉技术允许图形用户界面自动化系统通过分析截图并识别感兴趣区域来检测和分类屏幕上的元素（如按钮、图标和文本字段）。光学字符识别（OCR）进一步增强了这种能力，通过从图像中提取文本内容，使自动化系统能够准确解释标签、错误消息和表单说明。对象检测模型增加了稳健性，使自动化智能体能够在视觉布局发生变化时定位图形用户界面元素。通过整合计算机视觉，图形用户界面自动化系统在动态环境中实现了更高的弹性和适应性。
尽管取得了进展，传统的图形用户界面自动化方法在处理当代界面的复杂性和可变性方面存在不足。当今的应用程序通常具有动态、自适应元素，无法仅通过僵化的脚本或规则 - 基于方法可靠地自动化。现代界面越来越需要上下文感知，例如处理屏幕上的文本、解释用户意图和识别视觉线索。这些需求揭示了现有自动化框架的局限性，以及对更灵活解决方案的需求，这些解决方案能够实时适应并响应上下文敏感的输入。
大语言模型为这些挑战提供了有希望的解决方案。凭借其理解自然语言、解释上下文和生成自适应脚本的能力，大语言模型可以实现更智能、多功能的图形用户界面自动化。它们处理复杂指令和从上下文学习的能力使它们能够弥合静态、规则 - 基于方法与当代图形用户界面动态需求之间的差距。通过将大语言模型与图形用户界面智能体集成，这些系统获得了根据界面当前状态即时生成脚本的能力，提供了传统方法无法实现的适应性和复杂性水平。大语言模型与图形用户界面智能体的结合为先进的、以用户为中心的自动化范式铺平了道路，能够灵活响应用户请求并与复杂、不断发展的界面无缝交互。
4. 大语言模型驱动的图形用户界面智能体的演变与发展
“罗马不是一天建成的。” 大语言模型驱动的图形用户界面智能体的发展是一个渐进的过程，基于数十年的研究和技术进步。从简单的图形用户界面测试脚本和基于规则的自动化框架开始，该领域通过机器学习技术的整合取得了显著进展，创造了更智能、适应性更强的系统。大语言模型的引入，特别是多模态模型，通过实现自然语言交互并从根本上重塑用户与软件应用程序的交互方式，改变了图形用户界面自动化。
如图3所示，在2023年大语言模型出现之前，图形用户界面智能体的工作在范围和能力上都受到限制。从那时起，基于大语言模型的方法的激增在包括网络、移动和桌面环境在内的平台上催生了众多显著的发展。这一浪潮仍在持续，并继续推动该领域的创新。本节将带您回顾图形用户界面智能体的演变历程，强调将该领域带到当前状态的关键里程碑。
4.1 早期自动化系统
在图形用户界面自动化的初始阶段，研究人员依赖于随机、规则和脚本 - 基于策略。虽然这些方法具有基础性，但在灵活性和适应性方面存在显著局限性。
4.1.1 随机 - 基于自动化
随机 - 基于自动化在图形用户界面中使用随机动作序列，而不依赖于特定算法或结构化模型，例如使用猴子测试。这种方法在图形用户界面测试中被广泛用于通过探索不可预测的输入序列来发现潜在问题。虽然在识别边缘情况和错误方面有效，但随机 - 基于方法通常效率低下，因为大量的试验是冗余或不相关的。
4.1.2 规则 - 基于自动化
规则 - 基于自动化应用预定义的规则和逻辑来自动化任务。2001年，Memon等人引入了一种规划方法，通过一系列预定义操作将初始状态转换为目标状态，从而生成图形用户界面测试用例。Hellmann等人（2011年）展示了规则 - 基于方法在探索性测试中的潜力，提高了错误检测能力。在RPA领域，SmartRPA（2020年）使用规则 - 基于处理来自动化日常任务，说明了规则在简化结构化流程方面的实用性。
4.1.3 脚本 - 基于自动化
脚本 - 基于自动化依赖于详细的脚本来管理图形用户界面交互。2000年的工具jRapture使用Java二进制文件和JVM记录和回放基于Java的图形用户界面序列，通过精确重现输入序列实现一致执行。类似地，2003年的DART自动化了图形用户界面测试生命周期，从结构分析到测试用例生成和执行，为回归测试提供了一个全面的框架。
4.1.4 工具和软件
在此期间，开发了一系列用于图形用户界面测试和业务流程自动化的软件工具。2019年的Microsoft Power Automate提供了一个低代码/无代码环境，用于在Microsoft应用程序中创建自动化工作流程。2004年的Selenium支持跨浏览器的网络测试，而2012年的Appium便于移动用户界面自动化。商业工具如1999年的TestComplete、2015年的Katalon Studio和2007年的Ranorex允许用户创建具有跨平台能力的自动化测试。
虽然这些早期系统在自动化特定预定义工作流程方面有效，但它们缺乏灵活性，需要手动脚本编写或规则 - 基于逻辑。尽管如此，它们为图形用户界面自动化奠定了基础，在此基础上构建了更智能的系统。
4.2 向智能体的转变
机器学习的纳入标志着向更具适应性和能力的图形用户界面智能体的重大转变。这一阶段的早期里程碑包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉和强化学习在图形用户界面任务中的应用进展。
4.2.1 机器学习和计算机视觉
2020年的RoScript是一个开创性的系统，它引入了一种用于触摸屏应用程序的非侵入式机器人测试系统，将图形用户界面自动化扩展到不同平台。2018年的AppFlow使用机器学习识别常见屏幕和用户界面组件，实现了针对广泛应用类别的模块化测试。计算机视觉的进步也推动了图形用户界面测试的显著发展，2010年的框架实现了视觉交互任务的自动化。2019年的Humanoid使用在Android系统内的人类交互痕迹训练的深度神经网络模型，学习用户如何根据应用程序的图形用户界面选择操作，然后利用该模型指导测试输入生成，从而在测试期间提高了覆盖率并产生更具人类特征的交互模式。类似地，2021年的Deep GUI应用深度学习技术过滤掉屏幕上不相关的部分，通过仅关注重要元素来提高图形用户界面测试中黑盒测试的有效性。这些方法展示了深度学习使图形用户界面测试更高效、更直观的潜力，通过使其与实际用户行为紧密对齐。2019年White等人展示的部件检测利用计算机视觉准确识别用户界面元素，作为一种支持技术，使智能体能够更有效地与复杂和动态的图形用户界面交互。通过检测和分类界面组件，这种方法增强了智能体与图形用户界面元素进行有效交互的能力。
4.2.2 自然语言处理
自然语言处理能力为图形用户界面自动化引入了新的维度。2021年的RUSS和2020年的FLIN等系统允许用户通过自然语言命令控制图形用户界面，在人类语言和机器动作之间架起了桥梁。2020年的数据集通过将自然语言指令映射到移动用户界面动作，进一步推动了该领域的发展，为图形用户界面控制开辟了更广泛的应用。然而，这些方法仅限于处理简单的自然命令，并且无法管理长期任务。
4.2.3 强化学习
2017年World of Bits（WoB）等环境的开发使得能够使用强化学习训练基于网络的智能体。2018年的Workflow - guided exploration提高了强化学习的效率和任务性能。2024年的DQT应用深度强化学习来自动化Android图形用户界面测试，同时保留部件结构和语义，而2021年的AndroidEnv为在Android上训练智能体提供了逼真的模拟环境。2022年的WebShop展示了大规模网络交互的潜力，突显了强化学习驱动的图形用户界面自动化的日益复杂性。
虽然这些基于机器学习的方法比早期的规则 - 基于系统更具适应性，但它们仍然难以在不同的、未预见的任务中进行泛化。它们对预定义工作流程的依赖和有限的适应性要求在新环境中进行重新训练或定制，并且自然语言控制仍然有限。
4.3 大语言模型驱动的图形用户界面智能体的出现
大语言模型（特别是多模态模型如GPT - 4o）的引入通过允许通过自然语言进行直观交互，从根本上改变了图形用户界面自动化。与之前需要集成单独模块的方法不同，大语言模型为图形用户界面自动化提供了端到端的解决方案，在自然语言理解、视觉识别和推理方面提供了先进能力。大语言模型为图形用户界面智能体带来了几个独特的优势，包括自然语言理解、多模态处理、规划和泛化。这些特性使大语言模型和图形用户界面智能体成为强大的组合。虽然之前有过探索，但2023年标志着大语言模型驱动的图形用户界面智能体的关键一年，在网络、移动和桌面应用等各种平台上取得了重大发展。
4.3.1 网络领域
大语言模型在图形用户界面自动化中的最初应用是在网络领域，早期研究建立了基准数据集和环境。2023年的WebAgent与WebGUM一起，开创了使用大语言模型进行现实世界网络导航的先河。这些进展为进一步的发展铺平了道路，利用更专业的大语言模型来增强基于网络的交互。
4.3.2 移动设备
大语言模型与移动设备的集成始于2023年的AutoDroid，它将大语言模型与特定领域知识相结合，实现了智能手机自动化。其他贡献如MM - Navigator、AppAgent和Mobile - Agent使得对智能手机应用程序的控制更加精细。2024年的研究通过模型微调继续提高移动图形用户界面自动化的准确性。
4.3.3 计算机系统
对于桌面应用程序，2024年的UFO是最早利用具有视觉能力的GPT - 4在Windows环境中满足用户命令的系统之一。2024年的Cradle将这些能力扩展到软件应用程序和游戏，而Wu等人（2024年）提供了跨各种桌面应用程序（包括网络浏览器、代码终端和多媒体工具）的交互。
4.3.4 行业模型
在行业中，2024年的Claude 3.5 Sonnet模型引入了 “计算机使用” 功能，能够通过用户界面操作与桌面环境交互。这表明行业对大语言模型驱动的图形用户界面智能体作为有价值应用的认识不断提高，利益相关者越来越多地投资于这项技术。
毫无疑问，大语言模型引入了新的范式并以以前无法实现的方式提高了图形用户界面智能体的智能。随着该领域的不断发展，我们预计将出现一波商业化浪潮，从而导致用户与图形用户界面应用程序交互方式的变革性变化。
5. 大语言模型驱动的图形用户界面智能体：基础与设计
本质上，大语言模型驱动的图形用户界面智能体旨在处理以自然语言给出的用户指令或请求，通过截图或用户界面元素树解释图形用户界面的当前状态，并执行模拟人类在各种软件界面上交互的操作。这些智能体利用大语言模型的复杂自然语言理解、推理和生成能力，准确理解用户意图，评估图形用户界面上下文，并自主与不同环境中的应用程序交互，从而完成复杂的多步骤任务。这种集成使它们能够无缝解释和响应用户请求，为图形用户界面自动化带来适应性和智能性。
作为一种特殊类型的大语言模型智能体，大多数当前的图形用户界面智能体采用类似的基础框架，集成了诸如规划、记忆、工具使用等核心组件，以及多智能体协作等先进增强功能。然而，每个组件必须进行定制，以满足图形用户界面智能体的特定目标，确保在各种应用环境中的适应性和功能性。
在以下部分中，我们将对每个组件进行深入概述，提供一个实用指南和教程，用于从头开始构建一个由大语言模型驱动的图形用户界面智能体。这个全面的分解将作为一个食谱，用于创建有效且智能的图形用户界面自动化系统，利用大语言模型的能力。
5.1 架构与工作流程概述
在图4中，我们展示了一个大语言模型驱动的图形用户界面智能体的架构，展示了从用户输入到任务完成的操作序列。该架构由几个集成组件组成，每个组件都有助于智能体根据用户提供的自然语言指令解释和执行任务的能力。收到用户请求后，智能体遵循一个系统的工作流程，包括环境感知、提示工程、模型推理、动作执行和持续的记忆利用，直到任务完全完成。
一般来说，它包括以下组件：
1. 操作环境：环境定义了智能体的操作上下文，涵盖诸如移动设备、网络浏览器和Windows等桌面操作系统等平台。为了进行有意义的交互，智能体通过截图、部件树或其他捕获用户界面结构的方法感知环境的当前状态。它持续监控每个动作影响的反馈，实时调整其策略，以确保任务的有效进展。
2. 提示工程：在环境感知之后，智能体构建一个详细的提示，以指导大语言模型的推理。这个提示结合了用户指令、处理后的视觉数据（如截图）、用户界面元素布局、属性以及与任务相关的任何其他上下文信息。这种结构化输入最大限度地提高了大语言模型生成与当前图形用户界面状态一致的连贯、上下文感知响应的能力。
3. 模型推理：构建的提示被传递给大语言模型，即智能体的推理核心，大语言模型生成完成用户请求所需的一系列计划、动作和见解。这个模型可以是一个通用的大语言模型，也可以是一个用特定于图形用户界面的数据进行微调的专用模型，从而能够更细致地理解图形用户界面交互、用户流程和任务要求。
4. 动作执行：基于模型的推理结果，智能体确定执行任务所需的特定动作（如鼠标点击、键盘输入、触摸屏手势或API调用）。智能体中的执行器将这些高级指令转换为可操作的命令，直接影响图形用户界面，有效地模拟在不同应用程序和设备上的人类交互。
5. 记忆：对于多步骤任务，智能体维护一个内部记忆，以跟踪先前的动作、任务进度和环境状态。这个记忆确保在复杂工作流程中的连贯性，因为智能体可以参考先前的步骤并相应地调整其动作。还可以集成一个外部记忆模块，以实现连续学习、访问外部知识并增强对新环境或要求的适应能力。通过迭代遍历这些阶段并组合基础组件，大语言模型驱动的图形用户界面智能体能够智能地运行，无缝适应各种软件界面，并弥合基于语言的指令与具体行动之间的差距。每个组件对于智能体在动态环境中处理复杂任务的稳健性、响应性和能力都是至关重要的。在以下小节中，我们将详细介绍每个组件背后的设计和核心技术，为从头构建大语言模型驱动的图形用户界面智能体提供全面指南。
5.2 操作环境
大语言模型驱动的图形用户界面智能体的操作环境涵盖各种平台，如移动设备、网络和桌面操作系统，在这些平台上，智能体可以与图形界面交互。每个平台都有独特的特征，这些特征会影响图形用户界面智能体在其中感知、解释和行动的方式。图5展示了来自每个平台的图形用户界面示例。本节详细介绍了每个平台的细微差别、智能体收集环境信息的方式，以及它们在适应不同操作环境时面临的挑战。
5.2.1 平台
图形用户界面智能体可以与广泛的平台交互，包括移动设备、网络应用程序和计算机操作系统（如Windows）。每个平台为图形用户界面自动化提供了独特的功能和限制，要求智能体相应地调整其感知和交互策略。
1. 移动平台：移动设备在有限的屏幕空间内运行，严重依赖触摸交互，并提供多样化的应用架构（如原生与混合应用）。移动平台通常使用诸如Android的Accessibility API和iOS的VoiceOver Accessibility Inspector等辅助功能框架，来公开有关用户界面元素的结构化信息。然而，图形用户界面智能体必须处理移动环境中的其他复杂性，如手势识别、应用程序导航和平台特定的限制（如安全和隐私权限）。
2. 网络平台：网络应用程序提供了相对标准化的接口，通常可以通过超文本标记语言（HTML）和文档对象模型（DOM）结构访问。图形用户界面智能体可以利用HTML属性（如元素ID、类和标签）来识别交互式组件。网络环境还呈现动态内容、响应式布局和异步更新（如AJAX请求），这要求智能体持续评估DOM并根据不断变化的界面元素调整其行动。
3. 计算机平台：计算机操作系统平台（如Windows）提供了对图形用户界面交互的完全控制。智能体可以利用系统级自动化API（如Windows UI Automation）获取全面的用户界面元素数据，包括类型、标签、位置和边界框。这些平台通常支持更广泛的交互类型，如鼠标、键盘和复杂的多窗口操作，使图形用户界面智能体能够执行复杂的工作流程。然而，这些系统也需要针对不同应用进行复杂的适配，从简单的用户界面到复杂的多层软件套件。
总之，平台的多样性（涵盖移动、网络和桌面环境）使图形用户界面智能体能够提供广泛的自动化能力，使其成为一个可在统一框架内适应多种环境的通用解决方案。然而，每个平台在系统和应用程序级别都呈现出独特的特征和限制，这就需要一种量身定制的方法来实现有效的集成。通过考虑这些平台特定的功能，图形用户界面智能体可以进行优化，以满足每个环境的独特要求，从而在各种自动化场景中提高其适应性和可靠性。
5.2.2 环境状态感知
准确感知环境的当前状态对于大语言模型驱动的图形用户界面智能体至关重要，因为它直接影响其决策和行动规划过程。这种感知是通过收集结构化数据（如部件树）和非结构化数据（如截图）的组合来实现的，以捕捉界面及其组件的完整表示。在表3中，我们概述了可用于在不同平台上收集图形用户界面环境数据的关键工具包，下面我们将详细讨论它们的作用：
1. 图形用户界面截图：截图提供了应用程序的视觉快照，捕获了图形用户界面在特定时刻的整个状态。它们为智能体提供了关于布局、设计和视觉内容的参考，这对于当用户界面元素的结构细节有限或不可用时至关重要。可以直接从截图中分析诸如图标、图像和其他可能包含重要上下文的图形提示等视觉元素。许多平台都有内置工具来捕获截图（如Windows Snipping Tool、macOS Screenshot Utility和Android的MediaProjection API），并且可以使用额外的注释（如Set - of - Mark（SoM）亮点或围绕关键用户界面组件的边界框）来增强截图，以简化智能体的决策。图6展示了VS Code图形用户界面的各种截图，包括原始版本以及带有SoM和边界框突出显示可操作组件的版本，帮助智能体专注于界面的最关键区域。
2. 部件树：部件树以层次结构视图呈现界面元素，提供关于布局和组件之间关系的结构化数据。我们在图7中展示了一个图形用户界面及其部件树的示例。通过访问部件树，智能体可以识别元素类型、标签、角色以及界面内的关系等属性，所有这些对于上下文理解都是必不可少的。诸如Windows UI Automation和macOS的Accessibility API等工具为桌面应用程序提供了结构化视图，而Android的Accessibility API和HTML DOM结构分别服务于移动和网络平台。这种层次结构数据对于智能体绘制逻辑交互并根据用户界面结构做出明智选择是不可或缺的。
3. 用户界面元素属性：界面中的每个用户界面元素都包含特定的属性，如控制类型、标签文本、位置和边界框尺寸，这些属性帮助智能体定位适当的组件。这些属性对于智能体确定空间关系（如相邻元素）和功能目的（如区分按钮和文本字段）至关重要。例如，网络应用程序揭示了诸如DOM属性（id、class、name）和CSS样式等属性，这些属性提供了上下文和控制信息。这些属性帮助智能体精确地定位用于交互的元素，增强了它们在不同用户界面环境中导航和操作的能力。图8展示了从Windows UI Automation API提取的选定用户界面元素属性的示例，这些属性支持图形用户界面智能体的决策。
4. 互补的计算机视觉方法：当结构化信息不完整或不可用时，计算机视觉技术可以提供额外的见解。例如，光学字符识别（OCR）允许智能体直接从截图中提取文本内容，便于读取标签、错误消息和说明。此外，先进的对象检测模型（如SAM（Segment Anything Model）、DINO和OmniParser）可以识别和分类各种布局中的用户界面组件，支持智能体在动态环境中操作，其中用户界面元素可能经常变化。这些基于视觉的方法确保了稳健性，使智能体能够在标准用户界面API不足的情况下有效地运行。我们在图9中展示了一个使用计算机视觉方法解析PowerPoint图形用户界面并检测非标准部件、推断其类型和标签的示例，并在第5.7.1节中详细介绍了这些先进的计算机视觉方法。
这些元素共同创建了图形用户界面环境当前状态的全面、多模态表示，提供了结构化和视觉数据。通过将此信息纳入提示构造中，智能体能够做出明智的、上下文感知的决策，而不会错过关键的环境线索。
5.2.3 环境反馈
有效的反馈机制对于图形用户界面智能体评估每个动作的成功并为后续步骤做出明智决策至关重要。反馈可以采取多种形式，具体取决于平台和交互类型。图10展示了从环境中获得的各种类型反馈的示例。
1. 截图更新：通过比较前后截图，智能体可以识别应用程序中表示状态变化的视觉差异。截图分析可以揭示界面中的细微变化，如通知的出现、视觉提示或确认消息，这些变化可能无法通过结构化数据捕获。
2. 用户界面结构变化：在执行动作后，智能体可以检测部件树结构的修改，如元素的出现或消失、元素属性的更新或层次结构的变化。这些变化表明成功的交互（如打开下拉菜单或点击按钮），并帮助智能体根据更新的环境状态确定下一步行动。
3. 函数返回值和异常：某些平台通过函数返回值或系统生成的异常直接反馈动作结果。例如，API响应或JavaScript返回值可以确认网络平台上动作的成功，而异常或错误代码可以指示失败的交互，指导智能体重试或选择替代方法。
环境提供的反馈对于图形用户界面智能体评估其先前动作的结果至关重要。这些实时信息使智能体能够评估其干预的有效性，并确定是坚持其初始计划还是转向替代策略。通过这个自我反思的过程，智能体可以调整其决策，优化任务执行并在动态和多样化的应用环境中提高整体性能。
5.3 提示工程
在大语言模型驱动的图形用户界面智能体的操作中，有效的提示构建是关键步骤，它封装了智能体生成适当响应并成功执行任务所需的所有信息。在从环境收集相关数据后，智能体制定一个综合提示，将各种对大语言模型推理至关重要的组件组合在一起。每个组件都有特定目的，共同使智能体能够有效地执行用户的请求。图11展示了大语言模型驱动的图形用户界面智能体中提示构建的基本示例。提示的关键元素总结如下：
1. 用户请求：这是用户提供的原始任务描述，概述了目标和期望结果，通常以自然语言给出。它作为智能体行动的基础，对于确保大语言模型理解任务的上下文和范围至关重要。
2. 智能体指令：此部分提供了智能体操作的指导，详细说明了其角色、应遵循的规则和特定目标。指令阐明了智能体将接收的输入，并概述了大语言模型的预期输出，为推理过程建立了框架。
3. 环境状态：智能体包括感知到的图形用户界面截图和用户界面信息，如第5.2.2节所述。这种多模态数据可能包括各种版本的截图（如原始版本和带有SoM注释的版本），以确保清晰度并减少用户界面控件被注释遮挡的风险。环境的这种全面表示对于准确决策至关重要。
4. 动作文档：此组件概述了智能体可以采取的可用动作，详细说明了相关文档、函数名称、参数、返回值和任何其他必要参数。提供此信息使大语言模型具备选择和生成适合手头任务的适当动作所需的上下文。
5. 示例演示：包括示例输入/输出对对于激活大语言模型的上下文学习能力至关重要。这些示例帮助模型理解和泛化任务要求，提高其在执行图形用户界面智能体职责时的性能。
6. 补充信息：其他有助于规划和推理的上下文信息也可以包括在内。这可以包括从智能体记忆中检索的历史数据（如第5.6节所述）以及外部知识源，如通过检索增强生成（RAG）方法获得的文档。此补充信息可以提供有价值的见解，进一步细化智能体的决策过程。
有效的提示构建是大语言模型驱动的图形用户界面智能体性能的基础。通过系统地整合上述信息，智能体确保大语言模型具备准确有效地执行任务所需的上下文和指导。
5.4 模型推理
构建的提示被提交给大语言模型进行推理，大语言模型负责生成执行用户请求所需的计划和特定动作。这个推理过程至关重要，因为它决定了图形用户界面智能体在动态环境中的执行效果。它通常涉及两个主要组件：规划和动作推理，以及生成互补输出。图12展示了大语言模型推理输出的一个示例。
5.4.1 规划
成功执行图形用户界面任务通常需要一系列顺序动作，这要求智能体进行有效的规划。类似于人类认知过程，深思熟虑的规划对于组织任务、安排动作和确保成功完成至关重要。大语言模型必须首先构思一个长期目标，同时专注于启动朝着该目标进展的短期动作。
为了有效应对多步骤任务的复杂性，智能体应该将总体任务分解为可管理的子任务，并为其执行建立时间线。可以采用诸如思维链（CoT）推理等技术，使大语言模型能够制定一个结构化计划，指导动作的执行。这个计划可以在未来的推理步骤中存储以供参考，增强智能体活动的组织性和焦点。
规划的粒度可能因任务性质和智能体角色而异。对于复杂任务，将全局规划（识别广泛的子目标）与局部规划（定义这些子目标的详细步骤）相结合的分层方法可以显著提高智能体有效管理长期目标的能力。
5.4.2 动作推理
动作推理是推理阶段的核心目标，因为它将规划转换为可执行任务。推断出的动作通常表示为函数调用字符串，包括函数名称和相关参数。这些字符串可以轻松转换为与环境的实际交互，如点击、键盘输入、移动手势或API调用。我们在第5.5节中详细讨论这些动作类型。
输入提示必须包括智能体可以从中选择的预定义动作集。智能体可以从这个集合中选择一个动作，或者如果允许，生成自定义代码或API调用来与环境交互。这种灵活性可以增强智能体对意外情况的适应性；然而，它可能引入可靠性问题，因为生成的代码可能容易出错。
5.4.3 互补输出
除了规划和动作推理，大语言模型还可以生成互补输出，增强智能体的能力。这些输出可能包括澄清智能体决策的推理过程（如思维链推理）、用于用户交互的消息、与其他智能体或系统的通信，或任务的状态（如继续或完成）。这些功能的设计可以根据特定需求进行定制，从而丰富图形用户界面智能体的整体性能。
通过有效地平衡规划和动作推理，同时整合互补输出，智能体可以更有条理地应对复杂任务，并具有更高的适应性。
5.5 动作执行
在推理过程之后，图形用户界面智能体的下一个关键步骤是在图形用户界面环境中执行从推断命令得出的动作，并随后收集反馈。尽管 “图形用户界面智能体” 这个术语可能暗示着专注于用户界面动作，但动作空间可以通过整合各种工具包得到极大扩展，这些工具包增强了智能体的多功能性。一般来说，图形用户界面智能体可用的动作可分为三大类：（i）用户界面操作、（ii）原生API调用和（iii）人工智能工具。每个类别都提供了独特的优势和挑战，使智能体能够更有效地处理各种任务。我们在表4中总结了图形用户界面智能体中常用的各种动作，并在下面详细解释每个类别。
5.5.1 用户界面操作
用户界面操作涵盖了用户通常在软件应用程序中与图形用户界面进行的基本交互。这些操作包括各种形式的输入，如鼠标动作（点击、拖动、悬停）、键盘动作（按键、组合键）、触摸动作（点击、滑动）和手势（捏合、旋转）。这些动作的具体细节可能因平台和应用程序而异，需要为每个环境量身定制方法。
虽然用户界面操作构成了智能体与图形用户界面交互的基础，但由于这些任务的顺序性，它们可能相对较慢。每个操作必须逐步执行，这可能导致延迟增加，特别是对于涉及多次交互的复杂工作流程。尽管存在此缺点，用户界面操作对于在各种应用程序中保持广泛兼容性至关重要，因为它们利用了标准用户界面元素和交互。
5.5.2 原生API调用
与用户界面操作不同，一些应用程序提供原生API，使图形用户界面智能体能够更高效地执行动作。这些API提供了对应用程序内特定功能的直接访问，使智能体能够通过单个命令执行复杂任务。例如，调用Outlook API允许智能体在一个操作中发送电子邮件，而使用用户界面操作则需要一系列步骤，如导航菜单和填写表单。
虽然原生API可以显著提高动作执行的速度和可靠性，但其可用性有限。并非所有应用程序或平台都公开API供外部使用，并且开发这些接口可能需要大量的努力和专业知识。因此，虽然原生API是高效完成任务的强大手段，但它们可能不如用户界面操作在不同应用程序中那样通用。
5.5.3 人工智能工具
将人工智能工具集成到图形用户界面智能体中代表了其能力的变革性提升。这些工具可以协助完成各种任务，包括从截图或文本中进行内容总结、文档增强、图像或视频生成（例如，调用ChatGPT、DALL - E），甚至调用其他智能体或Copilot工具进行协作协助。生成式人工智能技术的快速发展使图形用户界面智能体能够应对以前超出其能力范围的复杂挑战。
通过整合人工智能工具，智能体可以扩展其功能并在不同上下文中提高其性能。例如，图形用户界面智能体可以使用人工智能总结工具快速从冗长文档中提取关键信息，或者利用图像生成工具为用户演示创建自定义视觉效果。这种集成不仅简化了工作流程，还使智能体能够在传统所需时间的一小部分内提供高质量结果。
5.5.4 总结
先进的图形用户界面智能体应熟练利用所有三类动作：用户界面操作以实现广泛兼容性，原生API调用以实现高效执行，人工智能工具以增强能力。这种多方面的方法使智能体能够在各种应用程序中可靠运行，同时最大限度地提高效率和有效性。通过巧妙地驾驭这些动作类型，图形用户界面智能体可以更熟练地满足用户请求，最终带来更无缝和高效的用户体验。
5.6 记忆
为了使图形用户界面智能体在复杂的多步骤任务中实现稳健性能，它必须具备记忆能力，以便在原本无状态的环境中管理状态。记忆使智能体能够跟踪其先前的动作、动作结果以及任务的整体状态，所有这些对于在后续步骤中做出明智决策至关重要。通过建立连续性，记忆将智能体从反应性系统转变为能够根据累积知识进行自我调整的前摄性、有状态系统。智能体的记忆通常分为两种主要类型：短期记忆和长期记忆。我们在表5中概述了图形用户界面智能体中不同类型的记忆。
5.6.1 短期记忆
短期记忆（STM）为大语言模型在运行时提供主要的临时上下文。STM存储与当前任务相关的信息，如最近的计划、动作、结果和环境状态，并持续更新以反映任务的进展情况。在多步骤任务中，这种记忆特别有价值，因为每个决策都建立在先前决策的基础上，要求智能体清楚地了解任务的轨迹。如图13所示，在完成独立任务期间，任务轨迹（包括动作和计划）存储在STM中。这使智能体能够有效地跟踪任务进度并做出更明智的决策。
然而，STM受到大语言模型上下文窗口的限制，限制了它可以携带的信息量。为了管理此限制，智能体可以采用选择性记忆管理策略，例如选择性丢弃或总结不太相关的细节，以优先考虑最有影响力的信息。尽管其大小有限，STM对于确保连贯、上下文感知的交互以及支持智能体执行复杂工作流程并获得即时、相关反馈的能力至关重要。
5.6.2 长期记忆
长期记忆（LTM）作为上下文信息的外部存储库，其范围超出了即时运行时。与STM的短暂性不同，LTM保留历史任务数据，包括先前完成的任务、成功的动作序列、上下文提示和学到的见解。LTM可以存储在磁盘或数据库中，使其能够保留比大语言模型即时上下文窗口中可行的更大容量的信息。在图13所示的示例中，当第二个任务请求下载与先前任务相关的游戏时，智能体从其LTM中检索相关信息。这使智能体能够准确识别正确的游戏，从而促进高效的任务完成。
LTM通过保留成功任务轨迹、操作指南和常见交互模式的示例，有助于智能体随着时间的推移进行自我改进。当面对新任务时，智能体可以利用检索增强生成（RAG）技术从LTM中检索相关历史数据，从而增强其根据先前成功经验调整策略的能力。这使得LTM在培养智能体 “从经验中学习” 的能力方面发挥重要作用，使其能够随着在不同会话中积累的见解，更准确和高效地执行任务。例如，文献中提供了一个使用存储在记忆中的过去任务轨迹来指导和增强未来决策的示例，这种技术非常适合图形用户界面智能体。它还通过保留关于先前任务的信息实现更好的个性化。
5.7 先进增强功能
虽然大多数大语言模型驱动的图形用户界面智能体采用了基本组件，如感知、规划、动作执行和记忆，但一些先进技术已被开发出来，以显著提高这些智能体的推理和整体能力。在这里，我们概述了在研究中广泛采用的共享进步，以指导开发更专业、更强大的大语言模型驱动的图形用户界面智能体。
5.7.1 基于计算机视觉的图形用户界面解析
尽管各种工具（第3节）使图形用户界面智能体能够访问诸如部件位置、标题和属性等信息，但某些非标准图形用户界面或部件可能不符合这些工具的协议，导致其信息无法访问。此外，由于权限管理，这些工具可能并不总是可用。这种不完整的信息可能给图形用户界面智能体带来重大挑战，因为大语言模型可能需要通过估计其坐标来独立定位和与所需部件交互，例如执行点击操作，这在没有精确图形用户界面数据的情况下本质上是困难的。
计算机视觉模型为直接从截图解析图形用户界面提供了一种非侵入性解决方案，实现了部件的检测、定位、分割，甚至功能估计。这种方法允许智能体在不依赖系统级工具或内部元数据（可能不可用或不完整）的情况下，解释图形用户界面的视觉结构和元素。基于计算机视觉的图形用户界面解析为智能体提供了有关交互式组件、屏幕布局和部件功能的宝贵见解，仅基于视觉线索，增强了它们识别和操作屏幕上元素的能力。图9提供了一个基于计算机视觉的图形用户界面解析器如何工作的示例。虽然标准的基于API的检测捕获预定义部件，但计算机视觉模型可以识别其他元素，如PowerPoint界面中的缩略图和画布，这些元素可能在API表示中不存在。这增强了部件识别，使智能体能够检测超出API检测范围的组件。
一个值得注意的例子是OmniParser，它实现了一种多阶段解析技术，涉及用于检测可交互图标的微调模型、用于提取文本的OCR模块以及为每个用户界面元素生成本地化语义描述的图标描述模型。通过集成这些组件，OmniParser构建了图形用户界面的结构化表示，增强了智能体对交互式区域和功能元素的理解。这种全面的解析策略已被证明可以显著提高GPT - 4V的屏幕理解和交互准确性。
这种基于计算机视觉的图形用户界面解析层提供了重要信息，极大地提高了智能体与各种图形用户界面进行直观、准确交互的能力，特别是在涉及不符合典型辅助功能协议的自定义或非标准元素的情况下。这种方法为更具适应性和弹性的图形用户界面智能体铺平了道路，使其能够在更广泛的屏幕环境中有效运行。
5.7.2 多智能体框架
“三个臭皮匠，顶个诸葛亮” 这句谚语在图形用户界面自动化任务中特别适用，在这种任务中，单个智能体虽然有能力，但在多智能体框架内可以得到显著增强。多智能体系统利用多个智能体的集体智慧、专业技能和互补优势，比任何单个智能体更有效地处理复杂任务。在图形用户界面智能体的背景下，多智能体系统通过两个主要机制提供先进能力：（i）专业化和（ii）智能体间协作。图14说明了一个由大语言模型驱动的多智能体如何协作创建一个书桌的示例。
1. 智能体的专业化：在多智能体框架中，每个智能体被设计为专门从事特定角色或功能，利用其独特能力为整体任务做出贡献。如图14所示，专业化使不同的智能体能够专注于任务管道的不同方面。例如，“文档提取器” 专门从本地文档（如PDF）中提取相关内容，而 “网络检索器” 专注于从在线来源收集额外信息。类似地，“设计师” 将检索到的信息转换为视觉上吸引人的幻灯片，“评估者” 提供反馈以改进和完善输出。这种功能分离确保每个智能体在其指定任务上变得高度熟练，从而提高效率和结果质量。
2. 智能体间的协作动态：图14所示的多智能体系统示例展示了智能体如何动态协作以处理复杂任务。该过程始于 “文档提取器” 和 “网络检索器”，它们并行工作以从本地和在线来源收集信息。检索到的数据被传达给 “设计师”，后者将其合成为一组连贯的幻灯片。一旦幻灯片创建完成，“评估者” 审查输出，提供反馈以进行改进。这些智能体共享信息、交换上下文并以协调的方式操作，反映了人类般的团队合作动态。例如，如图所示，智能体的角色紧密集成——每个输出都为下一阶段提供输入，创建了一个简化的工作流程，类似于现实世界中的协作环境。在这样的系统中，智能体可以共同参与需要规划、讨论和决策的任务。通过这些交互，系统挖掘每个智能体的领域专业知识和专业化的潜在能力，在各种多步骤过程中最大化整体性能。
5.7.3 自我反思
“知错能改，善莫大焉”。在图形用户界面多智能体系统的背景下，自我反思是指智能体在任务执行过程中内省地评估其推理、动作和决策的能力。这种能力使智能体能够检测潜在错误、调整策略并改进动作，从而提高其决策的质量和稳健性，特别是在复杂或不熟悉的图形用户界面环境中。通过定期评估自己的表现，自我反思智能体可以动态适应，以产生更准确和有效的结果。
自我反思对于图形用户界面智能体尤为关键，因为用户界面具有可变性，并且即使在人类操作的系统中也可能出现错误。图形用户界面智能体经常遇到偏离预期的情况，例如点击错误按钮、遇到意外广告、导航不熟悉的界面、从API调用收到错误消息，甚至响应用户对任务结果的反馈。为了确保任务成功，图形用户界面智能体必须迅速反思其行动，评估这些反馈信号，并调整其计划，以更好地与期望目标对齐。
如图15所示，当智能体最初在 “设计” 菜单中未能找到 “线条绘制” 选项时，自我反思使它能够重新考虑并确定其在 “图片格式” 菜单下 “艺术效果” 中的正确位置，从而成功完成任务。
在实践中，图形用户界面智能体的自我反思技术通常涉及两种主要方法：（i）推理与行动（ReAct）和（ii）反射（Reflexion）。
1. 推理与行动（ReAct）：ReAct将自我反思集成到智能体的行动链中，使智能体在每次行动后评估结果，并思考下一步最佳行动。在这个框架中，智能体不仅仅遵循线性动作序列；相反，它动态适应，根据每个行动的反馈不断重新评估其策略。例如，如果一个图形用户界面智能体在尝试填充表单时意识到它点击了错误的字段，它可以通过回溯并选择正确的元素来调整。通过ReAct，智能体实现了更高的一致性和准确性，因为它学会随着每个完成的步骤改进其行为。
2. 反射（Reflexion）：Reflexion强调基于语言的反馈，其中智能体接收并处理来自环境的反馈作为语言输入，称为自我反思反馈。这种反馈被置于上下文中，并在后续交互中用作输入，帮助智能体从先前的错误中快速学习。例如，如果一个图形用户界面智能体收到应用程序的错误消息，Reflexion使智能体能够处理此消息，更新其对界面的理解，并避免在未来交互中犯类似的错误。Reflexion的迭代反馈循环促进了持续改进，对于在复杂、多步骤任务中导航的图形用户界面智能体特别有价值。
总体而言，自我反思是图形用户界面多智能体系统的重要增强功能，使智能体能够更好地应对图形用户界面环境的可变性和不可预测性。这种内省能力不仅提高了单个智能体的性能，还促进了在协作环境中的弹性、适应性和长期学习。
5.7.4 自我进化
自我进化是图形用户界面智能体应具备的关键属性，使它们能够通过累积经验逐步提高性能。在图形用户界面多智能体系统的背景下，自我进化不仅使单个智能体能够改进，还通过智能体之间的知识和策略共享促进集体学习和适应。在任务执行期间，图形用户界面智能体生成详细的动作轨迹以及补充信息，如环境状态、内部推理过程（智能体的思维过程）和评估结果。这些丰富的数据作为图形用户界面智能体可以从中学习和进化的宝贵知识库。从这种经验中提取的知识可以分为三个主要领域：
1. 任务轨迹：智能体执行的动作序列以及相应的环境状态对于学习至关重要。这些成功的轨迹可以通过两种重要方式加以利用。首先，它们可以用于微调支撑智能体的核心大语言模型。使用这种特定领域和任务相关的数据进行微调增强了模型的泛化能力，并提高了其在未来类似任务上的性能。其次，这些轨迹可以用作示例，在提示工程期间激活大语言模型的上下文学习能力。通过在提示中包含成功任务执行的示例，智能体可以更好地理解并复制所需行为，而无需额外的模型训练。
例如，假设一个智能体成功完成了一项涉及跨多个应用程序自动数据输入的复杂任务。记录的动作轨迹（包括所采取的步骤、做出的决策和上下文线索）可以与其他智能体共享。这些智能体随后可以在面临类似任务时使用此轨迹作为指南，减少学习曲线并提高效率。
2. 指导和规则：从累积经验中，智能体可以提取封装最佳实践、成功策略和从过去错误中吸取教训的高级规则或指南。此知识可以形式化为策略或启发式方法，智能体在决策过程中参考这些方法，从而增强其推理能力。
例如，如果智能体在没有适当先决条件的情况下尝试执行某些动作时反复遇到错误（例如，在指定文件路径之前尝试保存文件），它们可以制定一条规则，在执行动作之前检查这些先决条件。这种积极主动的方法降低了错误的可能性，并提高了任务成功率。
3. 新工具包：在其交互过程中，图形用户界面智能体可能发现或开发更有效的方法、工具或动作序列，以简化任务执行。这些可能包括优化的API调用、宏或比以前方法更有效地完成任务的UI操作组合。通过将这些新工具纳入其工具包，智能体扩展了其能力并提高了整体效率。
例如，一个智能体可能发现使用批处理API可以比在循环中执行单个UI操作更有效地自动化重复任务。这种新方法可以在多智能体系统内的智能体之间共享，使所有智能体都能从改进的方法中受益，并将其应用于相关任务。
图16说明了一个图形用户界面智能体如何通过任务完成进行自我进化。在其操作过程中，智能体向其技能集添加新能力，例如图像总结工具包，从阅读关于创建图形用户界面智能体的论文中获得见解，并将任务轨迹（如网页提取）存储在其经验池中。当分配一个新任务（例如，“从GitHub存储库学习创建图形用户界面智能体”）时，智能体利用其获得的技能和过去经验进行适应并有效执行。
这种动态进化突出了智能体不断学习、成长和完善其能力的能力。通过利用过去经验、纳入新知识和扩展工具集，图形用户界面智能体可以适应各种挑战，改进任务执行，并显著提高系统的整体性能，营造一个协作和不断改进的环境。
5.7.5 强化学习
强化学习（RL）在使大语言模型与期望行为对齐方面取得了显著进展，并且最近已被用于开发大语言模型智能体。在图形用户界面多智能体系统的背景下，RL为提高图形用户界面智能体的性能、适应性和协作能力提供了巨大潜力。图形用户界面自动化任务自然符合马尔可夫决策过程（MDP）的结构，这使得它们特别适合基于RL的解决方案。在这种情况下，状态对应于环境感知（如图形用户界面截图、用户界面元素属性和布局配置），而动作直接映射到用户界面操作，包括鼠标点击、键盘输入和API调用。奖励可以根据各种性能指标（如任务完成、效率和准确性）明确定义，使智能体能够优化其动作以实现最大效果。图17说明了图形用户界面智能体任务完成的MDP建模示例，其中明确定义了状态、动作和奖励。
通过将图形用户界面智能体交互形式化为MDP，我们可以利用RL技术训练智能体，使其通过试错学习执行任务的最优策略。这种方法使智能体能够做出决策，以最大化长期累积奖励，从而实现更高效和有效的任务完成。例如，一个学习自动化网络应用程序表单填写的智能体可以使用RL来发现输入数据和成功提交表单的最有效动作序列，最大限度地减少错误和冗余步骤。这个过程有助于使智能体在图形用户界面自动化任务中更紧密地与期望行为对齐，特别是在复杂或模糊的情况下，预定义的动作序列是不够的。
作为一种代表性方法，Bai等人引入了DigiRL，这是一个两阶段RL框架，用于在动态环境中训练图形用户界面智能体。DigiRL首先使用离线RL阶段，使用离线数据初始化智能体模型，然后进行在线微调，其中模型与环境直接交互，通过在Android学习环境中使用大语言模型评估器提供可靠的奖励信号，通过实时数据完善其策略。这种自适应设置使智能体能够学习并有效地应对动态图形用户界面的复杂性。Wang等人提出了DistRL，这是一个专门为在Android上运行的设备端移动控制智能体设计的RL微调管道。DistRL采用异步架构，在异构工作设备和环境中部署RL微调智能体，用于分散数据收集。通过利用离策略RL技术，DistRL能够使用从不同环境远程收集的数据进行集中训练，显著提高了模型的可扩展性和稳健性。这些代表性方法展示了RL在改进图形用户界面智能体方面的潜力，说明了集中式和分布式RL框架如何在实际应用中实现更灵敏、适应性更强和更有效的图形用户界面自动化模型。
5.7.6 总结与要点
总之，先进技术显著增强了大语言模型驱动的图形用户界面智能体的能力，使其在多智能体框架内更具多功能性、高效性和适应性。重要的是，这些技术并非相互排斥——许多技术可以集成在一起，以创建更强大的智能体。例如，在多智能体框架内结合自我反思，使智能体能够协作改进任务策略并从错误中恢复。通过利用这些进步，开发人员可以设计出不仅擅长自动化复杂、多步骤任务，而且能够通过自我进化、适应动态环境和有效的智能体间协作不断改进的大语言模型驱动的图形用户界面智能体。预计未来的研究将产生更复杂的技术，进一步扩展图形用户界面自动化的范围和稳健性。
5.8 从基础到创新：路线图
构建强大、适应性强且有效的大语言模型驱动的图形用户界面智能体是一个多方面的过程，需要仔细整合几个核心组件。在第5节中概述的架构、设计、环境交互和记忆等坚实基础上，我们现在将重点转向在实际场景中部署这些智能体所需的关键要素。这次探索首先深入研究最先进的大语言模型驱动的图形用户界面智能体框架，在第6节中突出它们的进步和对该领域的独特贡献。在此基础上，我们深入研究优化大语言模型以用于图形用户界面智能体的方法，从第7节的数据收集和处理策略开始，到第8节的模型优化技术。为了确保稳健的开发和验证，我们接着在第9节中研究评估方法和基准，这对于评估智能体性能和可靠性至关重要。最后，我们在第10节中探索各种实际应用，展示这些智能体在不同领域的变革性影响。
这些部分共同提供了一个全面的路线图，用于将大语言模型驱动的图形用户界面智能体从基础概念推进到实际实现和创新。这个路线图涵盖了从基础组件到实际部署的各个方面，封装了将大语言模型驱动的图形用户界面智能体概念从构思转化为实施所需的基本流程。
为了提供全面的视图，我们首先在图18中引入一个分类法，该分类法对大语言模型驱动的图形用户界面智能体的近期工作进行分类，涵盖框架、数据、模型、评估和应用。这个分类法作为导航每个领域广泛研究和开发努力的蓝图，同时认识到类别之间的重叠，其中某些模型、框架或数据集对图形用户界面智能体功能的多个方面做出了贡献。
6. 大语言模型驱动的图形用户界面智能体框架
大语言模型的集成解锁了构建图形用户界面智能体的新可能性，使它们能够解释用户请求、分析图形用户界面组件并在不同环境中自主执行动作。通过为这些模型配备如第5节所述的基本组件和功能，研究人员创建了针对各种平台和应用程序定制的复杂框架。这些框架代表了一个快速发展的研究领域，每个框架都引入了创新技术和专门能力，推动了图形用户界面智能体所能实现的边界。
为了全面了解该领域，我们首先在表6、7、8和9中总结了跨网络、移动、计算机和跨平台的关键框架，突出了它们的特征、目标平台和显著创新。这些总结作为理解大语言模型驱动的图形用户界面智能体发展广度的切入点。在此概述之后，我们对每个框架进行详细讨论，检查它们的基础设计原则、技术进步以及在图形用户界面自动化领域解决的特定挑战。通过深入研究这些方面，我们旨在提供对这些智能体如何塑造人机交互和任务自动化未来的更深入见解，以及它们在推进这一变革性领域中所起的关键作用。
6.1 网络图形用户界面智能体
网络图形用户界面智能体的进步在自动化复杂任务方面取得了显著进展，在多样化和动态的网络环境中。最近的框架引入了创新方法，利用多模态输入、预测建模和任务特定优化来提高性能、适应性和效率。在本小节中，我们深入研究这些框架，突出它们的独特贡献以及它们如何共同推动基于网络的图形用户界面自动化的边界。
一个突出的趋势是集成多模态能力，以改善与动态网络内容的交互。例如，SeeAct利用GPT - 4V的多模态能力，通过图像注释、HTML属性和文本选择等接地技术，有效地在实时网站上执行动作。通过结合视觉数据和HTML结构，SeeAct优化了与实时网络内容的交互，在实时网络任务上实现了51.1%的任务成功率，突出了动态评估在开发强大网络智能体中的重要性。
基于多模态输入的优势，WebVoyager通过支持端到端任务完成，在真实世界的网络环境中取得了进展。利用GPT - 4V处理视觉（截图）和文本（HTML元素）输入，WebVoyager有效地与动态网络界面交互，包括那些具有动态渲染内容和复杂交互式元素的界面。这种多模态能力使WebVoyager能够管理复杂界面，成功率显著超过传统的纯文本方法，为基于网络的任务自动化设定了新的基准。
除了多模态集成，一些框架专注于解析复杂的网络结构并生成可执行代码，以导航复杂网站。WebAgent采用了一种两层模型方法，将HTMLT5用于解析长而复杂的HTML文档，与Flan - UPaLM用于程序合成相结合。这种模块化设计使WebAgent能够将用户指令转换为可执行的Python代码，通过任务特定的子指令自主处理复杂的真实世界网站。与传统的单智能体模型相比，WebAgent在真实网站上的成功率提高了50%，展示了将HTML特定解析与代码生成相结合在多样化和动态网络环境中的优势。
为了增强网络导航中的决策能力，几个框架引入了状态空间探索和搜索算法。LASER将网络导航建模为状态空间探索，允许灵活的回溯和高效决策，而无需大量的上下文示例。通过将动作与特定状态相关联，并利用GPT - 4的函数调用功能进行基于状态的动作选择，LASER最大限度地减少了错误并提高了任务成功率，特别是在电子商务导航任务（如WebShop和亚马逊）中。这种基于状态的方法提供了一种可扩展且高效的解决方案，推进了大语言模型智能体在图形用户界面导航中的效率。
类似地，Search - Agent创新性地引入了最佳优先搜索算法，以增强交互式网络环境中的多步骤推理。通过探索多个动作路径，这种方法提高了决策能力，在WebArena等基准测试中成功率提高了39%。Search - Agent与现有多模态大语言模型的兼容性展示了搜索算法在复杂、交互式网络任务中的有效性。
扩展搜索策略，WebPilot采用了一种结合全局和局部蒙特卡罗树搜索（MCTS）的双重优化策略，以提高在复杂和动态环境中的适应性。如图19所示，WebPilot将总体任务分解为可管理的子任务，每个子任务都进行局部优化。这种方法使WebPilot能够根据实时观察不断调整其策略，模仿人类般的决策和灵活性。在WebArena和MiniWoB++等基准测试中的广泛测试表明，WebPilot具有最先进的性能，与现有方法相比，展示了卓越的适应性。
进一步推进预测建模概念，WMA引入了一个世界模型来模拟和预测用户界面交互的结果。通过关注基于过渡的观察，WMA允许智能体在执行动作之前模拟动作结果，减少不必要的动作并提高任务效率。这种预测能力在需要高准确性的长期任务中特别有效，WMA在WebArena和Mind2Web等基准测试中表现出强大的性能。
沿着类似的思路，WebDreamer引入了一种创新的方法，利用大语言模型进行基于模型的网络导航规划。如图20所示，WebDreamer在执行之前使用大语言模型模拟和评估潜在动作及其多步骤结果，类似于一个 “梦想家”，设想各种场景。通过预先评估不同计划的潜在价值，WebDreamer选择并执行具有最高预期价值的计划。这种方法解决了网络自动化中的关键挑战，如安全问题和在复杂和动态环境中进行稳健决策的需求，在VisualWebArena和Mind2Web - live等基准测试中展示了相对于反应式智能体的优势。
除了预测建模，将API交互集成到网络导航中提供了增强的灵活性和效率。Hybrid Agent将网络浏览和API交互相结合，根据任务要求动态切换方法。通过使用API调用进行结构化数据交互，Hybrid Agent减少了传统网络导航所需的时间和复杂性，在任务性能方面实现了更高的准确性和效率。这种混合架构强调了在人工智能智能体系统中集成结构化API数据和人类般浏览能力的好处。
为了解决复杂网络结构和跨域交互的挑战，AutoWebGLM提供了一种有效的解决方案，通过简化HTML以专注于关键网页组件，从而提高任务准确性。使用强化学习和拒绝采样进行微调，AutoWebGLM在中英文网站的复杂导航任务中表现出色。其双语数据集和结构化的动作 - 感知模块使其适用于跨域网络交互，强调了在多样化网络任务中高效处理的重要性。
总之，最近的网络图形用户界面智能体框架通过集成多模态输入、预测模型和先进的任务特定优化取得了重大进展。这些创新使能了强大的解决方案，用于现实世界任务，增强了基于网络的图形用户界面智能体的能力，并标志着朝着开发智能、适应性强的网络自动化迈出了重要一步。
6.2 移动图形用户界面智能体
移动图形用户界面智能体的发展以显著进步为标志，利用多模态模型、复杂架构和自适应规划来应对移动环境的独特挑战。这些智能体已经从基本的交互能力发展到能够在不同移动应用程序中进行动态、上下文感知操作的复杂系统。
早期努力专注于在无需后端系统访问的情况下实现类人图形用户界面交互。其中一个开创性框架是AppAgent，它利用GPT - 4V的多模态能力来理解和响应视觉和文本信息。通过使用实时截图和结构化XML数据执行点击和滑动等操作，AppAgent可以直接与各种应用程序的图形用户界面交互，从社交媒体到复杂的图像编辑应用。其通过自主探索和观察人类演示进行学习的独特方法，使其能够快速适应新应用，突出了多模态能力在移动智能体中的有效性。
在此基础上，AppAgent - V2通过增强视觉识别和整合结构化数据解析推进了该框架。这使得能够进行精确的、上下文感知的交互，并能够在不同应用程序中执行复杂的多步骤操作。AppAgent - V2还引入了安全检查，以处理敏感数据并支持跨应用任务，通过跟踪和适应实时交互来实现。这一进展强调了先进视觉识别和结构化数据处理在提高实时移动环境中任务精度和安全性方面的重要性。
与这些发展并行，以视觉为中心的方法出现，以进一步增强移动任务自动化，而无需依赖应用程序特定数据。例如，Mobile - Agent利用OCR、CLIP和Grounding DINO进行视觉感知。通过使用截图和视觉工具，Mobile - Agent执行从应用程序导航到复杂多任务处理的操作，通过迭代遵循指令并通过自我反思机制调整错误。这种基于视觉的方法使Mobile - Agent成为移动任务的多功能和适应性助手。
为了解决长序列导航和复杂多应用场景中的挑战，Mobile - Agent - v2引入了一种多智能体架构，将规划、决策和反思分开。通过在三个智能体之间分配责任，该框架优化了任务进度跟踪，保留了与任务相关的信息记忆，并在发生错误时执行纠正动作。与先进的视觉感知工具（如Grounding DINO和Qwen - VL - Int4）集成，Mobile - Agent - v2在Android和Harmony OS上的任务完成率有了显著提高，突出了多智能体系统在处理复杂移动任务方面的潜力。
除了以视觉为中心的方法，一些框架专注于将图形用户界面状态转换为语言，以使大语言模型能够基于此进行动作规划。VisionTasker通过将基于视觉的用户界面解释与顺序大语言模型任务规划相结合，将移动用户界面截图处理为结构化自然语言。在YOLO - v8和PaddleOCR28用于部件检测的支持下，VisionTasker允许智能体自动化在不熟悉应用程序中的复杂任务，在某些任务上展示了比人类操作员更高的准确性。这种两阶段设计展示了一种多功能和适应性强的框架，为移动自动化树立了强有力的先例。
类似地，DroidBot - GPT展示了一种创新方法，通过将图形用户界面状态转换为自然语言提示，使大语言模型能够自主决定动作序列。通过解释图形用户界面结构并将其转换为GPT模型能够理解的语言，DroidBot - GPT能够在无需应用程序特定修改的情况下跨各种应用程序进行泛化。这种适应性强调了大语言模型在处理复杂多步骤任务时，使用最少定制数据的变革性作用。
为了增强动作预测和上下文感知，先进框架将感知和动作系统集成在多模态大语言模型内。CoCo - Agent通过其综合事件感知和综合动作规划模块处理图形用户界面元素（如图标和布局），体现了这一点。通过将动作分解为可管理的步骤，并利用来自Android in the Wild（AITW）和META - GUI等高质量基准数据集的数据，CoCo - Agent展示了其在不同智能手机应用程序中可靠地自动化移动任务的能力。
进一步推进这种集成，CoAT引入了一种动作链思维过程，以增强动作预测和上下文感知。利用先进模型（如GPT - 4V和Set - of - Mark标记），CoAT解决了传统基于坐标的动作识别局限性。通过利用其构建的Android - In - The - Zoo（AITZ）数据集，CoAT提供了深度上下文感知，并提高了动作预测准确性和任务完成率，突出了其在Android平台上提高可访问性和用户便利性的潜力。
为了高效处理多步骤任务并降低计算成本，AutoDroid通过结合大语言模型的理解和应用程序特定知识来解决这一问题。使用HTML风格的图形用户界面表示和基于记忆的方法，AutoDroid减少了对大量大语言模型查询的依赖。其混合的云 - 端模型架构提高了响应能力和可访问性，使AutoDroid成为处理各种移动任务的实用解决方案。
总之，移动图形用户界面智能体已经取得了显著进展，从单智能体系统发展到能够进行动态、上下文感知操作的复杂多智能体框架。这些创新表明，复杂架构、多模态处理和先进规划策略对于应对移动环境的多样挑战至关重要，标志着移动自动化能力的重大进步。
6.3 计算机图形用户界面智能体
计算机图形用户界面智能体已经发展到能够在不同操作系统上提供复杂的自动化能力，解决了跨应用程序交互、任务泛化和高级任务规划等挑战。
计算机图形用户界面智能体的进步导致了复杂框架的发展，能够在桌面环境中处理复杂任务。这些智能体已经从简单的自动化工具发展成为智能系统，利用多模态输入、先进架构和自适应学习，以高效和适应性强的方式执行多应用程序任务。
这一领域的一个重要发展是引入多智能体架构，增强了任务管理和执行能力。例如，专门为Windows操作系统设计的UI - Focused Agent UFO代表了一个开创性框架。UFO通过其先进的双智能体架构重新定义了以用户界面为中心的自动化，利用GPT - Vision解释图形用户界面元素并在多个应用程序中自主执行动作。该框架包括一个HostAgent，负责全局规划、任务分解和应用程序选择，以及一个AppAgent，负责在单个应用程序内执行分配的子任务，如图21所示。这种集中式结构使UFO能够管理复杂的多应用程序工作流程，如汇总信息和生成报告。其他图形用户界面智能体框架也采用了类似的架构方法。通过纳入安全措施和可定制动作，UFO确保了在处理复杂命令时的效率和安全性，使其成为Windows操作系统的前沿助手。其架构体现了在不同应用程序中动态适应和强大的任务解决能力，展示了多智能体系统在桌面自动化中的潜力。
基于适应性和通用能力的主题，Cradle通过利用视觉语言模型（VLM）与各种软件（从游戏到专业应用程序）交互，推动了通用计算机控制的边界，而无需API访问。Cradle采用GPT - 4o解释屏幕输入并执行低级动作，使其在不同类型的软件环境中具有多功能性。其六个模块结构涵盖了信息收集和自我反思等功能，使智能体能够执行任务、推理动作并利用过去的交互来为未来决策提供信息。Cradle在动态环境（包括复杂软件）中运行的能力标志着朝着创建通用智能体迈出了重要一步，这些智能体在桌面环境中具有广泛的适用性。
将计算机图形用户界面智能体的能力扩展到多个操作系统，OS - Copilot引入了一个通用框架，旨在在Linux和macOS系统上运行。其显著特点FRIDAY展示了自我导向学习的潜力，通过适应各种应用程序并在无需对每个应用程序进行明确训练的情况下执行任务。与特定于应用程序的智能体不同，FRIDAY集成了API、键盘和鼠标控制以及命令行操作，创建了一个灵活的平台，可以在与新应用程序交互时自主生成和优化工具。OS - Copilot在未见过的应用程序上的泛化能力，通过其在GAIA基准测试中的表现得到验证，为能够在复杂环境中进化的操作系统级智能体提供了一个基础模型。这展示了创建适应性强的数字助手的有希望的方向，这些助手可以处理不同的桌面环境和复杂的任务要求。
总之，计算机图形用户界面智能体已经取得了显著进展，从单任务自动化工具发展成为能够执行复杂多应用程序任务并从交互中学习的先进多智能体系统。像UFO、Cradle和OS - Copilot这样的框架展示了适应性强、通用智能体在桌面自动化中的潜力，为更智能、多功能的AgentOS框架的发展铺平了道路。
6.4 跨平台图形用户界面智能体
跨平台图形用户界面智能体作为多功能解决方案出现，能够与从桌面和移动平台到更复杂系统的各种环境交互。这些框架优先考虑适应性和效率，利用轻量级模型和多智能体架构来增强跨相关平台的操作性。在本小节中，我们将探索关键框架，这些框架体现了跨平台图形用户界面自动化的进步。
跨平台图形用户界面智能体领域的一个重要进展是AutoGLM，它通过集成大型多模态模型，在网络浏览和Android控制之间架起了桥梁，实现了跨平台的无缝图形用户界面交互。AutoGLM引入了一种中间接口设计，将规划和接地任务分开，提高了动态决策和适应性。通过采用自我进化的在线课程与强化学习，智能体可以从现实世界的反馈中逐步学习，并能够从错误中恢复。这种适应性和稳健性使AutoGLM成为在各种用户应用程序中实际部署的理想选择，为跨平台自动化设定了新的标准，并为未来基础智能体的研究提供了有希望的方向。
虽然一些框架专注于集成先进模型以实现跨平台交互，但其他框架强调效率和可访问性。TinyClick通过专注于图形用户界面内的单轮交互来解决对轻量级解决方案的需求。利用Florence - 2 - Base Vision - Language Model，TinyClick根据用户命令和截图执行任务，仅使用27亿个参数。尽管尺寸紧凑，但它在Screenspot上的准确率达到73%，在OmniAct上达到58.3%，超过了更大的多模态模型（如GPT - 4V），同时保持了效率。其多任务训练和基于多模态语言模型（MLLM）的数据增强使其能够精确定位用户界面元素，适用于资源受限环境，解决了图形用户界面接地和动作执行中的延迟和资源限制问题。
除了轻量级模型，多智能体架构在增强跨平台图形用户界面交互中起着关键作用。OSCAR通过引入一个通用图形用户界面智能体，能够自主导航和控制桌面和移动平台上的各种应用程序，展示了多智能体系统的优势。OSCAR的架构由多个智能体组成，包括一个负责整体任务规划的MasterAgent和几个负责具体执行任务的SubAgent。这种分工协作的方式使得智能体能够更高效地处理复杂任务，通过合理分配工作，每个智能体可以专注于自己擅长的部分，从而提高整个系统的性能。例如，在执行一个涉及从网络下载文件并在移动设备上进行编辑的任务时，MasterAgent负责规划整个任务流程，确定先从网络下载文件，然后将文件传输到移动设备，最后在移动设备上安排合适的编辑工具进行编辑。而SubAgent则分别负责执行具体的操作，如一个SubAgent负责在网络上查找并下载文件，另一个SubAgent负责将文件传输到移动设备，还有一个SubAgent负责在移动设备上启动编辑工具并进行编辑操作。通过这种多智能体的协作方式，OSCAR能够在跨平台的环境下高效地完成复杂任务，展示了多智能体架构在跨平台图形用户界面自动化中的实用性。
另一个例子是跨平台智能体（CPA），它结合了不同平台的优势来创建一个统一且高效的智能体系统。CPA利用了桌面和移动平台的独特特性，比如桌面电脑强大的计算能力和移动设备的便携性。它采用了一种混合架构，集成了轻量级和大规模模型。例如，它可能会在移动设备上使用轻量级模型以实现快速响应和基本交互，而在桌面电脑上使用大规模模型来处理需要更高计算能力的更复杂任务。此外，CPA也采用了多智能体结构。不同的智能体负责不同的任务，比如一个智能体负责处理用户请求，另一个智能体负责与不同平台上的图形用户界面进行交互，还有一个智能体负责根据交互结果执行具体操作。通过这种混合架构和多智能体结构的结合，CPA能够有效地处理不同平台中的各种任务，为跨平台图形用户界面自动化提供了一个统一且高效的解决方案。
总体而言，跨平台图形用户界面智能体已经取得了显著进展，从简单的跨平台交互工具发展到能够处理复杂任务并适应不同环境的先进多智能体系统。这些框架，如AutoGLM、TinyClick、OSCAR和CPA，展示了适应性强且高效的智能体在跨平台自动化中的潜力，为未来开发更智能、更具多功能性的跨平台智能体系统奠定了基础。
7. 用于优化图形用户界面智能体大语言模型的数据收集与利用
在构建强大且有效的大语言模型驱动的图形用户界面智能体过程中，数据收集与利用起着至关重要的作用。合适的数据不仅能提升智能体对各种图形用户界面任务的理解和执行能力，还能优化大语言模型在特定领域的表现。本节将深入探讨用于优化图形用户界面智能体大语言模型的数据收集方法、相关的数据中心研究，以及如何有效利用这些数据进行模型训练和微调。
7.1 数据收集方法
为了训练出能在图形用户界面环境中出色完成任务的大语言模型，需要收集多种类型的数据，这些数据来源广泛且各具特点。
7.1.1 人工标注数据
人工标注数据在提供准确且具有针对性的训练信息方面具有重要价值。通过让标注人员根据特定的标注规则对图形用户界面相关的元素、任务、动作等进行标注，可以获得高质量的训练数据。例如，标注人员可能会对图形用户界面截图中的各个按钮、文本框等元素进行标注，注明其功能、可执行的动作以及与其他元素的关联等信息。这种人工标注的数据能够让大语言模型更清晰地理解图形用户界面的结构和操作逻辑，从而在后续任务中做出更准确的决策。
然而，人工标注数据也存在一些局限性。首先，它是一个劳动密集型的过程，需要投入大量的人力和时间成本。其次，标注人员的主观因素可能会对标注结果产生一定影响，导致数据的一致性和准确性存在一定波动。尽管如此，在某些关键领域和对数据质量要求较高的情况下，人工标注数据仍然是不可或缺的。
7.1.2 自动采集数据
与人工标注数据相对的是自动采集数据，它通过自动化工具和技术从图形用户界面环境中直接获取数据。例如，可以利用软件工具在用户正常使用软件应用程序的过程中，自动收集图形用户界面的截图、用户执行的动作序列、输入的文本内容等信息。这种自动采集数据的方式具有高效、低成本的优点，能够快速获取大量的数据样本。
但是，自动采集数据也面临一些挑战。由于是自动采集，数据的质量可能参差不齐，可能包含大量无用信息或不准确的信息。例如，采集到的截图可能因为分辨率问题、用户操作的随机性等因素，导致其中一些元素难以准确识别或理解。此外，自动采集的数据可能缺乏对图形用户界面深层次的理解，如元素之间的逻辑关系等，这可能影响大语言模型对数据的有效利用。
7.1.3 模拟数据生成
模拟数据生成是另一种获取数据的方式，它通过创建模拟的图形用户界面环境和用户行为来生成数据。可以利用计算机程序模拟不同类型的图形用户界面，设定各种任务场景，并模拟用户在这些场景下的操作行为，从而生成相应的数据。这种方式可以根据需要灵活定制数据的类型和数量，能够有效弥补人工标注数据和自动采集数据的不足。
然而，模拟数据生成也有其弊端。由于是模拟环境，生成的数据可能与实际的图形用户界面使用情况存在一定偏差，导致大语言模型在实际应用中可能出现适应性问题。而且，模拟数据的生成过程也需要一定的技术和计算资源投入，以确保模拟环境的真实性和数据的有效性。
7.1.4混合数据收集策略
为了充分利用上述各种数据收集方法的优势并克服其局限性，通常采用混合数据收集策略。这种策略将人工标注数据、自动采集数据和模拟数据生成相结合，根据不同的训练阶段和需求，有针对性地选择和使用不同来源的数据。
例如，在模型训练的初期，可以主要依靠自动采集数据来快速积累大量的数据样本，让大语言模型对图形用户界面的基本情况有一个初步的了解。随着训练的深入，引入人工标注数据，对关键部分进行更准确的标注，以提升模型对重要元素和操作的理解。在某些特定场景或需要补充特定类型数据时，可以利用模拟数据生成来满足需求。通过这种混合数据收集策略，可以获得更加全面、高质量的训练数据，从而更好地优化大语言模型驱动的图形用户界面智能体。
7.2 数据中心研究
围绕着用于优化图形用户界面智能体大语言模型的数据收集与利用，开展了一系列的数据中心研究，这些研究旨在解决数据收集过程中的各种问题，提高数据的质量和有效性，以及探索更好的利用数据进行模型训练的方法。
7.2.1 数据清洗与预处理
数据清洗与预处理是数据中心研究的重要环节。由于采集到的数据可能存在各种杂质，如噪声、错误信息、重复数据等，需要对其进行清洗和预处理，以提高数据的质量。例如，对于自动采集的图形用户界面截图数据，可能需要去除其中分辨率过低无法清晰识别元素的截图，或者对截图进行裁剪、调整亮度等操作，使其更适合作为训练数据。对于采集到的动作序列数据，可能需要检查是否存在错误的动作记录，对其进行修正或删除。通过数据清洗与预处理，可以使数据更加纯净、规范，有利于大语言模型的有效利用。
7.2.2 数据增强技术
数据增强技术旨在通过对现有数据进行变换或扩展，来增加数据的多样性和数量。在图形用户界面智能体的训练中，常用的数据增强技术包括图像增强（针对图形用户界面截图数据）和文本增强（针对输入的文本内容数据）。
对于图像增强，可以采用诸如旋转、翻转、缩放、添加噪声等方法对图形用户界面截图进行处理，使一张截图可以变换出多种不同的形式，从而增加数据的多样性。这样做的好处是，大语言模型在面对不同形式的截图时，可以更好地学习到图形用户界面的结构和元素特征，提高其对图形用户界面的理解能力。
对于文本增强，可以采用诸如替换单词、添加同义词、打乱句子顺序等方法对输入的文本内容进行处理，使一段文本可以变换出多种不同的形式，从而增加数据的多样性。同样，这样做可以让大语言模型在面对不同形式的文本时，更好地学习到文本的语义和语法结构，提高其对文本的理解能力。
通过数据增强技术，可以在不增加太多实际数据采集成本的情况下，增加数据的数量和多样性，从而提高大语言模型的训练效果。
7.2.3 数据标注一致性研究
由于人工标注数据存在标注人员主观因素影响标注结果的问题，数据标注一致性研究旨在解决这一问题。该研究通过制定统一的标注规则、培训标注人员、定期检查标注质量等方式，来确保标注人员在标注过程中尽可能保持一致的标注结果。
例如，在对图形用户界面截图中的按钮进行标注时，制定详细的标注规则，规定如何标注按钮的功能、位置、颜色等信息，并且对标注人员进行培训，让他们熟悉这些规则。在标注过程中，定期检查标注质量，发现问题及时纠正。通过这些措施，可以有效降低标注人员主观因素对标注结果的影响，提高数据标注的一致性和准确性，从而为大语言模型提供更加准确、可靠的训练数据。
7.2.4 数据利用效率研究
数据利用效率研究主要关注如何提高大语言模型对收集到的数据的利用效率。这包括研究如何优化数据的输入格式，使其更适合大语言模型的输入要求；如何根据不同的训练阶段和任务需求，合理分配数据的使用比例；以及如何通过改进模型结构或训练方法，使大语言模型能够更有效地利用数据进行训练。
例如，在训练初期，可能需要将大量的自动采集数据以一种简单、直接的形式输入给大语言模型，让它尽快熟悉图形用户界面的基本情况。随着训练的深入，需要将人工标注数据和经过数据增强处理的部分以一种更复杂、更具针对性的形式输入给大语言模型，以提升它对重要元素和操作的理解。通过研究数据利用效率，可以使大语言模型在训练过程中更有效地利用收集到的数据，从而提高其训练效果。
7.3 利用数据训练图形用户界面智能体大语言模型
在收集和处理好合适的数据之后，接下来就是利用这些数据对图形用户界面智能体大语言模型进行训练和微调。
7.3.1 基础模型选择
首先要选择一个合适的基础模型作为起点。目前市场上有许多不同类型的大语言模型可供选择，如GPT系列、LLaMA系列等。在选择基础模型时，需要考虑模型的性能、通用性、与图形用户界面智能体的适配性等因素。
例如，如果需要一个通用性较强、能够处理多种类型任务的模型，可能会选择GPT系列的模型。如果考虑到成本和资源限制，以及对特定领域有一定要求的情况，可能会选择LLaMA系列的模型。选择合适的基础模型是利用数据训练图形用户界面智能体大语言模型的第一步，它将直接影响到后续训练的效果。
7.3.2 训练策略制定
制定合适的训练策略对于有效利用数据训练图形用户界面智能体大语言模型至关重要。训练策略包括确定训练的阶段、每个阶段的训练目标、训练数据的使用比例、训练的方法等内容。
例如，在训练初期，可能会设定一个让大语言模型熟悉图形用户界面基本情况的目标，此时会使用大量的自动采集数据，采用无监督学习的方法进行训练。随着训练的深入，会设定一个让大语言模型准确理解重要元素和操作的目标，此时会使用人工标注数据和经过数据增强处理的部分，采用监督学习的方法进行训练。通过制定合适的训练策略，可以使大语言模型按照预定的目标逐步提升其对图形用户通过界面智能体的理解和执行能力。
7.3.3 微调与优化
在完成基础模型的选择和训练策略的制定之后，就可以进行微调与优化了。微调与优化是指利用特定领域的数据（如图形用户界面相关的数据）对基础模型进行进一步的改进，使其更适合于图形用户界面智能体的应用。
例如，利用人工标注的图形用户界面截图数据和对应的动作序列数据，对基础模型进行微调，让它更准确地理解图形用户界面截图中元素的功能和可执行的动作，从而提高其在图形用户界面智能体应用中的表现。通过微调与优化，可以使大语言模型更加专业化，更能适应图形用户界面智能体的需求，从而提高其在图形用户界面环境中的执行能力。
通过以上对数据收集、数据中心研究以及利用数据训练图形用户界面智能体大语言模型的讨论，可以看出，合理的数据收集与利用对于优化大语言模型驱动的图形用户界面智能体起着至关重要的作用。只有通过精心设计的数据收集策略、深入的数据分析与处理以及有效的训练方法，才能培养出能够在图形用户界面环境中高效、准确执行任务的智能体。
8. 用于图形用户界面智能体的基础和优化模型
在大语言模型驱动的图形用户界面智能体领域，基础和优化模型的发展对于实现智能体的高效运行和出色性能至关重要。这些模型不仅要具备处理自然语言和图形用户界面元素的能力，还要能够根据用户需求灵活调整和优化自身的行为。本节将详细介绍用于图形用户界面智能体的基础和优化模型，包括它们的特点、优势以及在实际应用中的表现。
8.1 基础模型
基础模型是构建大语言模型驱动的图形用户界面智能体的基石，它们为智能体提供了基本的自然语言理解、推理和生成能力。目前，常用的基础模型主要有基于Transformer架构的模型，如GPT系列、LLaMA系列等。这些模型在大规模文本语料库上进行预训练，具有显著的自然语言处理能力。
8.1.1 GPT系列模型
GPT系列模型是目前应用最为广泛的大语言模型之一，在图形用户界面智能体领域也有着重要的应用。GPT系列模型具有以下特点：
• 强大的自然语言理解能力：GPT系列模型能够准确理解用户输入的自然语言指令，分析其语义和语法结构，从而准确判断用户的意图。
• 出色的代码生成能力：除了自然语言理解，GPT系列模型还能够生成代码，这对于图形用户界面智能体来说非常重要，因为智能体需要通过代码与环境进行交互。
• 泛化能力强：GPT系列模型在不同的自然语言任务中表现出良好的泛化能力，能够适应不同的应用场景和任务要求。
在图形用户界面智能体应用中，GPT系列模型可以通过以下方式发挥作用：
• 接收用户指令：GPT系列模型作为智能体的核心推理引擎，首先接收用户输入的自然语言指令，如“打开网页浏览器并导航到某网站”。
• 分析图形用户界面元素：结合图形用户界面截图等视觉数据，GPT系列模型可以分析图形用户界面元素的布局、位置、功能等信息，以便更好地理解用户意图和执行相应的操作。
• 生成动作计划：根据用户指令和对图形用户界面元素的分析，GPT系列模型可以生成动作计划，如需要执行哪些鼠标点击、键盘输入等操作来完成用户的要求。
8.1.2 LLaMA系列模型
LLaMA系列模型也是常用的基础模型之一，与GPT系列模型相比，它具有以下特点：
• 相对较小的模型规模：LLaMA系列模型的模型规模相对较小，这使得它在资源受限的环境中也能较好地运行。
• 高效的训练方法：LLaMA系列模型采用了较为高效的训练方法，能够在较短的时间内完成训练，同时降低了对计算资源的需求。
• 可定制性强：该系列模型具有较强的可定制性，可以根据具体的应用需求进行定制化训练，使其更贴合特定领域的任务要求。
在图形用户界面智能体应用中，LLaMA系列模型同样可以发挥重要作用：
• 接收用户指令：如同GPT系列模型一样，LLaMA系列模型作为智能体的核心推理引擎，首先接收用户输入的自然语言指令。
• 分析图形用户界面元素：结合相关的视觉数据，如图形用户界面截图等，LLaMA系列模型能够分析图形用户界面元素的布局、位置、功能等信息，以便更好地理解用户意图并执行相应操作。
• 生成动作计划：根据用户指令以及对图形用户界面元素的分析，LLaMA系列在一定程度上也能生成动作计划，明确需要执行哪些诸如鼠标点击、键盘输入等操作来完成用户的要求，尽管其在这方面的表现可能相较于GPT系列模型存在差异，但依然能够满足不少实际应用场景的需求。
8.2 优化模型
优化模型是在基础模型的基础上，针对图形用户界面智能体的特定需求进行进一步优化和调整而得到的模型。这些优化主要围绕着提高模型对图形用户界面元素的理解能力、增强与环境的交互能力以及提升在特定任务中的执行效率等方面展开。
8.2.1 针对图形用户界面元素理解的优化
为了更好地理解图形用户界面元素，优化模型通常会采用以下几种方式：
• 融入视觉信息：通过将图形用户界面截图等视觉数据以合适的方式融入到模型的训练过程中，使得模型能够更直观地理解图形用户界面元素的外观、布局以及它们之间的相互关系。例如，一些优化模型会利用图像嵌入技术，将截图转化为向量表示，并与文本数据一同输入到模型中，以便模型在进行推理时能够同时考虑到视觉和文本两方面的信息。
• 增加特定领域词汇：由于图形用户界面涉及到大量特定领域的词汇，如各种按钮名称、菜单选项、操作指令等，优化模型会在其词汇表中增加这些特定领域词汇，并对其进行特殊处理，使得模型能够更准确地识别和理解这些词汇在图形用户界面环境中的含义。例如，对于“保存文件”“打开菜单”等常见的图形用户界面操作词汇，优化模型会给予特别关注，确保能够准确理解其指代的具体操作。
• 强化语义理解：除了增加词汇，优化模型还会强化对语义的理解，尤其是涉及到图形用户界面元素之间的语义关系。比如，理解某个按钮与某个菜单选项之间可能存在的关联，或者某个文本框输入内容与后续操作之间的关联等。通过强化语义理解，模型能够更准确地判断在不同图形用户界面场景下应该采取的行动。
8.2.2 针对与环境交互能力的优化
为了增强与环境的交互能力，优化模型会采取以下措施：
• 改进动作生成机制：优化模型会对生成动作计划的机制进行改进，使其能够更准确、更高效地生成与环境交互所需的动作。例如，通过对大量实际操作数据的分析，优化模型能够更清楚地了解在不同图形用户界面场景下，哪种动作组合能够最有效地完成任务，从而在生成动作计划时能够更精准地选择合适的动作。
• 增强对API的利用：许多软件应用程序都提供了API（应用程序编程接口），通过利用这些API可以更高效地与环境进行交互。优化模型会加强对API的利用能力，学会如何通过API调用实现特定的操作，如通过调用邮件客户端的API来发送邮件，而不是通过模拟人工操作来完成同样的任务，这样可以大大提高交互效率。
• 整合工具使用能力：除了API，还有一些其他工具也可以帮助智能体与环境进行交互，如各种自动化软件工具、脚本语言等。优化模型会整合这些工具的使用能力，学会在合适的场景下使用合适的工具来完成任务。例如，在需要对大量数据进行处理时，利用相关的数据处理工具而不是单纯依靠人工操作或模型自身的能力来完成任务。
8.2.3 针对特定任务执行效率的优化
为了提升在特定任务中的执行效率，优化在以下几个方面展开：
• 任务分解与规划：优化模型会对复杂任务进行分解和规划，将其转化为一系列可管理的子任务，并制定合理的执行顺序。例如，对于一个涉及到在多个应用程序之间传输数据的任务，优化模型会将其分解为诸如“在源应用程序中选择要传输的数据”“打开目标应用程序”“在目标应用程序中找到合适的接收位置”等子任务，并按照合理的顺序进行执行，这样可以提高任务执行的效率。
• 减少冗余计算：在执行任务过程中，优化模型会尽量减少冗余计算，避免重复进行相同的计算或操作。例如，在对同一图形用户界面元素进行多次操作时，只需要进行一次相关的分析和计算，然后将结果保存并在后续操作中直接使用，这样可以节省计算资源并提高执行效率。
• 优化输入格式：优化模型会对输入到模型中的数据格式进行优化，使其更符合模型的运行特点，从而提高模型的运行效率。例如，将图形用户界面截图转化为更紧凑、更易于处理的格式，或者对用户指令进行整理，使其更符合模型能够理解的格式，这样可以加快模型的运行速度，进而提高任务执行的效率。
8.3 实际应用中的表现
在实际应用中，这些用于图形用户界面智能体的基础和优化模型都展现出了各自的优势和特点，为图形用户界面自动化带来了显著的成效。
8.3.1 GPT系列模型在实际应用中的表现
GPT系列模型在实际应用中表现出了强大的自然语言理解能力和代码生成能力，使得图形用户界面智能体能够准确理解用户指令并生成相应的动作计划。例如，在网络导航任务中，用户可以通过自然语言指令如“打开百度浏览器，搜索某关键词”，GPT系列模型能够准确理解用户的意图，结合浏览器的图形用户界面截图等视觉数据，分析出浏览器的相关元素如搜索框、按钮等的位置和功能，然后生成动作计划，如通过鼠标点击打开浏览器、在搜索框中输入关键词、点击搜索按钮等操作来完成任务。
在移动应用交互方面，GPT系列模型也能很好地发挥作用。例如，用户指令为“打开微信，发送一条消息给某好友”，GPT系列模型同样能理解用户意图，分析微信应用的图形用户界面元素，生成动作计划，如先打开微信应用，找到聊天窗口，输入消息内容，点击发送按钮等操作来完成任务。
8.3.2 LLaMA系列模型在实际应用中的表现
LLaMA系列模型虽然在模型规模和某些方面的表现可能不如GPT系列模型，但在资源受限的环境中却有着独特的优势。例如，在一些移动设备或小型计算设备上，由于计算资源有限，无法运行大型的GPT系列模型，但LLaMA系列模型却能较好地运行，并且仍然能够完成一些基本的图形用户界面智能体任务。
在实际应用中，LLa一名用户指令为“打开文件管理器，查找某文件”，LLaMA系列模型可以接收用户指令，结合文件管理器的图形用户界面截图等视觉数据，分析出文件管理器的相关元素如文件夹图标、搜索框等的位置和功能，然后生成动作计划，如先打开文件管理器，在搜索框中输入文件名称，通过鼠标点击等操作来查找文件，从而完成任务。
8.3.3 优化模型在实际应用中的表现
优化模型在实际应用中则进一步提升了图形用户界面智能体的性能。例如，在对图形用户界面元素理解方面，通过融入视觉信息、增加特定领域词汇、强化语义理解等优化措施，优化模型能够更准确地理解图形用户界面元素的外观、布局、语义关系等，从而在执行任务时能够更准确地判断应该采取的行动。
在与环境交互能力方面，通过改进动作生成机制、增强对API的利用、整合工具使用能力等优化措施，优化模型能够更高效地与环境进行交互，完成任务的速度更快，效率更高。
在特定任务执行效率方面，通过任务分解与规划、减少冗余计算、优化输入格式等优化措施，优化模型能够更有效地完成任务，提高任务执行的效率。
总的来说，无论是基础模型还是优化模型，在图形用户界面智能体的实际应用中都发挥着重要作用，它们的不断发展和完善为图形用户界面自动化提供了坚实的基础，推动着这一领域不断向前发展。
9. 评估指标与基准
在大语言模型驱动的图形用户界面智能体领域，为了准确衡量智能体的能力和性能，建立一套科学合理的评估指标与基准至关重要。这些评估指标和基准能够帮助研究人员和开发者了解智能体在不同任务和场景下的表现，从而发现优势与不足，以便进一步优化和改进智能体的设计与实现。
9.1 评估指标
评估指标是用于量化智能体在执行任务过程中的各种表现特征的标准。以下是一些常见的用于评估大语言模型驱动的图形用户界面智能体的指标：
9.1.1 任务完成率
任务完成率是衡量智能体是否能够成功完成给定任务的最直接指标。它通过计算智能体在一系列测试任务中成功完成的任务数量与总任务数量的比值来确定。例如，如果对一个图形用户界面智能体进行了100次不同的任务测试，其中有80次任务被成功完成，那么该智能体的任务完成率就是80%。
任务完成率能够直观地反映智能体在处理各种任务时的基本能力，但它并不能完全揭示智能体完成任务的质量和效率等其他方面的情况。
9.1.2 准确率
准确率主要用于衡量智能体在执行任务过程中做出正确决策和采取正确行动的比例。具体来说，它是指智能体在执行任务时所采取的所有行动中，正确行动的数量与总行动数量的比值。
例如，在一个涉及到填写网络表单的任务中，智能体需要对表单中的各个字段进行填写操作。如果智能体总共进行了50次填写操作，其中有40次填写是正确的，那么该智能体在这个任务中的准确率就是80%。
准确率能够帮助我们了解智能体在执行任务时的决策和行动的准确性，但它可能会受到任务复杂度、数据质量等因素的影响。
9.1.2 效率指标
效率指标主要关注智能体完成任务所花费的时间以及所消耗的资源等方面的情况。常见的效率指标包括：
• 任务执行时间：指智能体从接收到任务指令开始，到完成任务所花费的时间。较短的任务执行时间通常意味着智能体具有较高的执行效率。
• 资源消耗：包括智能体在执行任务过程中所消耗的计算资源（如CPU使用率、内存占用等）和网络资源（如数据流量等）。较低的资源消耗表明智能体在执行任务时能够更有效地利用现有资源。
通过对效率指标的评估，可以了解智能体在执行任务时的资源利用效率和执行速度，从而判断其在实际应用中的可行性和实用性。
9.1.3 可扩展性
可扩展性是指智能体在面对不同规模的任务、不同类型的图形用户界面以及不断变化的环境条件时，能够保持良好性能并有效扩展其功能的能力。
例如，当任务规模从简单的单步操作任务扩展到复杂的多步操作任务时，智能体是否能够顺利应对并保持较高的性能；当面对不同类型的图形用户界面（如桌面应用程序、移动应用程序等）时，智能体是否能够快速适应并正常工作；当环境条件发生变化（如网络状况变差、系统资源受限等）时，智能体是否能够根据实际情况调整自身行为以保证任务的完成。
可扩展性是衡量智能体在实际应用中能否广泛适用的重要指标，它反映了智能体的灵活性和适应性。
9.1.4 用户满意度
用户满意度是从用户的角度来评估智能体性能的指标。它通常通过问卷调查、用户反馈等方式来收集用户对智能体使用体验的评价。用户满意度可能涉及到多个方面，如智能体是否能够准确理解用户指令、是否能够快速完成任务、是否方便易用等。
虽然用户满意度是一个相对主观的指标，但它对于了解智能体在实际应用中的表现以及发现用户需求和期望方面具有重要意义。
9.2 基准测试
基准测试是指在统一的测试环境下，使用一组标准化的测试任务和数据，对不同的智能体进行测试，以比较它们的性能和能力。基准测试能够为智能体的评估提供一个公平、客观的比较平台，有助于发现不同智能体之间的差异和优势。
以下是一些常见的用于大语言模型驱动的图形用户界面智能体的基准测试：
9.2.1 WebArena
WebArena是一个专门用于测试网络图形用户界面智能体性能的基准测试平台。它提供了一系列真实世界的网络任务，如网络导航、表单填写、信息检索等，以及相应的测试数据（如网页截图、HTML结构等）。
在WebArena平台上，不同的智能体可以进行相同任务的测试，通过比较它们在任务完成率、准确率、效率指标等方面的表现，来评估它们在网络图形用户界面自动化方面的能力。
9.2.2 Mind2Web
Mind2Web也是一个用于测试网络图形用户界面智能体的基准测试平台，但它与WebArena有所不同。Mind2Web更侧重于测试智能体在复杂网络环境下的思维能力和决策能力。它提供了一些需要复杂思维和决策的网络任务，如在多个网页之间进行逻辑推理、根据不同的条件选择合适的网页操作等。
通过在Mind2Web平台上进行测试，能够评估智能体在面对复杂网络环境下的思维能力和决策能力，从而了解其在网络图形用户服务体自动化方面的深层次能力。
9.2.3 MiniWoB++
MiniWoB++是一个扩展版的MiniWoB基准测试平台，用于测试图形用户界面智能体在各种小型网络任务和桌面任务中的性能。它提供了一系列小型网络任务（如简单的网络导航、表单填写等）和桌面任务（如在Windows操作系统中进行文件操作、打开应用程序等），以及相应的测试数据（如网页截图、桌面应用程序截图等）。
通过在MiniWoB++平台上进行测试，能够评估智能体在小型网络任务和桌面任务中的性能，从而了解其在不同类型任务和环境中的表现。
9.2.4 AndroidEnv
AndroidEnv是一个专门用于测试移动图形用户界面智能体性能的基准测试平台。它提供了一系列真实世界的移动任务，如在Android手机上进行应用程序导航、发送短信、拍照等，以及相应的测试数据（如手机截图、应用程序XML结构等）。
在AndroidEnv平台上，不同的智能体可以进行相同任务的测试，通过比较它们在任务完成率、准确率、效率指标等方面的表现，来评估它们在移动图形用户界面自动化方面的能力。
9.3 综合评估
在实际评估大语言模型驱动的图形用户界面智能体时，通常需要综合考虑上述评估指标和基准测试的结果。因为单一的评估指标或基准测试往往不能全面反映智能体的性能和能力。
例如，一个智能体可能在任务完成率方面表现不错，但在准确率或效率指标方面表现不佳；或者一个智能体在某一个基准测试平台上表现出色，但在其他平台上表现较差。
因此，通过综合评估，将不同评估指标和基准测试的结果进行整合分析，能够更全面地了解智能体的性能和能力，从而为智能体的优化和改进提供更准确的指导。
综合评估的过程通常包括以下几个步骤：
9.3.1 收集数据
首先要收集不同评估指标和基准测试的结果数据。这些数据可能来自于实验室测试、实际应用场景测试等多种渠道。例如，从WebArena、Mind2Web、MiniWoB++、AndroidEnv等基准测试平台上收集任务完成率、准确率、效率指标等方面的结果数据，以及从用户满意度调查中收集用户评价数据。
9.3.2 分析数据
收集到的数据需要进行分析。分析的目的是找出不同评估指标和基准测试结果之间的关系，以及不同智能体之间的差异和优势。例如，分析任务完成率与准确率之间的关系，看看是否存在高任务完成率但低准确率的情况；分析不同智能体在不同基准测试平台上的表现，找出哪些智能体在哪些平台上表现出色，哪些智能体在哪些平台上表现不佳。
9.3.3 综合评价
在分析数据的基础上，进行综合评价。综合评价就是根据分析的结果，对智能体的性能和能力进行全面评价。例如，根据任务完成率、准确率、效率指标、可扩展性和用户满意度等方面的分析结果，对智能体的整体性能进行评价，判断其是否满足实际应用的要求，是否需要进行优化和改进。
通过综合评估的过程，能够更全面地了解智能体的性能和能力，从而为智能体的优化和改进提供更准确的指导，推动大语言模型驱动的图形用户界面智能体的发展。
10. 实际应用与用例
大语言模型驱动的图形用户界面智能体在各个领域都有着广泛的应用，这些应用不仅改变了人们与软件交互的方式，也为提高工作效率、改善用户体验等方面带来了显著的效果。以下是一些常见的实际应用与用例：
10.1 网络导航
在网络导航方面，大语言模型驱动的图形用户界面智能体能够根据用户的自然语言指令，自动完成诸如打开浏览器、搜索关键词、导航到指定网页等操作。例如，用户可以下达指令“打开百度浏览器，搜索人工智能相关信息”，智能体就会根据此指令，结合浏览器的图形用户界面截图等视觉数据，分析出浏览器的相关元素如搜索框、按钮等的位置和功能，然后生成动作计划，通过鼠标点击打开浏览器、在搜索框中输入关键词、点击搜索按钮等操作来完成任务。
这种基于自然语言的网络导航方式，使得非技术用户也能够轻松地在网络世界中畅游，大大降低了网络导航的认知负担，提高了网络导航的效率和便捷性。
10.2 移动应用交互
大语言模型驱动的图形用户界面智能体在移动应用交互方面也有着重要的应用。例如，用户下达指令“打开微信，发送一条消息给某好友”，智能体就会根据此指令，结合微信应用的图形用户界面截图等视觉数据，分析出微信应用的相关元素如聊天窗口、输入框等的位置和功能，然后生成动作计划，先打开微信应用，找到聊天窗口，输入消息内容，点击发送按钮等操作来完成任务。
同样，在其他移动应用如支付宝、淘宝等中，智能体也能根据用户的自然语言指令完成相应的操作，如查询余额、购买商品等。这种基于自然语言的移动应用交互方式，使得用户可以更方便快捷地使用移动应用，提高了移动应用的易用性和用户体验。
10.3 桌面自动化
大语言模型驱动的图形用户界面智能体在桌面自动化方面也发挥着重要作用。例如，在Windows操作系统中，用户下达指令“将文件从文件夹A转移到文件夹B”，智能体就会根据此指令，结合Windows操作系统的图形用户界面截图等视觉数据，分析出文件夹A、文件夹B以及相关操作元素如鼠标、键盘等的位置和功能，然后生成动作计划，通过鼠标点击、键盘输入等操作来完成任务。
同样，在其他桌面应用程序如Microsoft Office套件等中，智能体也能根据用户的自然语言指令完成相应的操作，如打开文档、编辑文本、保存文件等。这种基于自然语言的桌面自动化方式，使得用户可以更方便快捷地使用桌面应用程序，提高了桌面应用程序的易用性和用户体验。
10.4 软件测试
大语言模型驱动的图形用户界面智能体在软件测试方面也有着重要的应用。例如，在测试一个网络应用程序时，智能体可以根据测试计划和相关的图形用户界面截图等视觉数据，分析出需要测试的元素如按钮、文本框等的位置和功能，然后生成动作计划，通过鼠标点击、键盘输入等操作来完成测试任务。
同样，在测试一个桌面应用程序时，智能体也能根据测试计划和相关的图形用户界面截图等视觉数据，分析出需要测试的元素如按钮、文本框等的位置和功能，然后生成动作计划，通过鼠标点击、键盘输入等操作来完成测试任务。这种基于自然语言的软件测试方式，使得测试人员可以更方便快捷地完成测试任务，提高了软件测试的效率和准确性。
10.5 智能助手
大语言模型驱动的图形用户界面智能体在智能助手方面也有着重要的应用。例如，在Microsoft Office套件中，智能体可以根据用户的自然语言指令，结合相关的图形用户界面截图等视觉数据，分析出需要执行的操作如打开文档、编辑文本、保存文件等的位置和功能，然后生成动作计划，通过鼠标点击、键盘输入等操作来完成任务。
同样，在其他软件应用程序如Adobe Photoshop等中，智能体也能根据用户的自然语言指令完成相应的操作，如调整图像、添加文字、保存文件等。这种基于自然语言的智能助手方式，使得用户可以更方便快捷地使用软件应用程序，提高了软件应用程序的易用性和用户体验。
10.6 可访问性提升
大语言模型驱动的图形用户界面智能体在提升可访问性方面也有着重要的应用。例如，对于视障用户来说，通过语音输入自然语言指令，智能体可以根据此指令，结合相关的图形用户界面截图等视觉数据，分析出需要执行的操作如打开应用程序、发送短信、查询余额等的位置和功能，然后生成动作计划，通过鼠标点击、键盘输入等操作来完成任务。
这种基于自然语言的可访问性提升方式，使得视障用户可以更方便快捷地使用软件应用程序，提高了软件应用程序的易用性和用户体验。
11. 开发强大且智能的图形用户界面智能体的主要挑战、限制和未来研究方向
尽管大语言模型驱动的图形用户界面智能体在诸多方面取得了显著进展，但在开发过程中仍面临着一系列挑战和限制，同时也存在着许多未来研究方向值得探索。
11.1 主要挑战
11.1.1 数据问题
数据在大语言模型驱动的图形用户界面智能体的开发中起着至关重要的作用，但目前存在着诸多数据相关的问题。
首先，数据收集存在困难。要训练出一个能够适应各种图形用户界面任务的智能体，需要大量的、多样化的数据，包括图形用户界面截图、用户操作序列、自然语言指令等。然而，收集这些数据往往需要耗费大量的人力、物力和时间。例如，人工标注数据虽然质量高，但劳动密集型的特点使得其收集速度慢且成本高；自动采集数据虽然高效，但数据质量参差不齐，可能包含大量无用信息或不准确的信息。
其次，数据的质量和一致性也存在问题。即使收集到了数据，由于不同来源的数据可能存在差异，以及标注人员的主观因素等原因，数据的质量和一致性难以保证。例如，不同人标注的图形用户界面截图中元素的标注结果可能存在差异，这会影响大语言模型对数据的有效利用。
最后，数据的可扩展性也面临挑战。随着图形用户界面的不断发展和变化，如出现新的界面设计风格、新的操作方式等，现有的数据可能无法满足未来训练智能体的需求，需要不断更新和扩充数据，但这又涉及到更多的人力、物力和时间投入。
11.1.2 模型性能问题
模型性能也是大语言模型驱动的图形用户界面智能体开发中面临的重要挑战之一。
首先，大语言模型本身存在局限性。虽然目前的大语言模型在自然语言处理等方面表现出了强大的能力，但在处理图形用户界面相关任务时，仍然存在一些局限性。例如，对于一些复杂的图形用户界面布局和元素关系，大语言模型可能无法准确理解和处理。
其次，模型的泛化能力有待提高。虽然一些大语言模型在某些特定任务中表现良好，但在面对新的、未见过的图形用户界面任务时，其泛化能力可能不够强，无法准确执行任务。例如，当面对一个全新的移动应用程序或桌面应用程序的图形用户界面时，大语言模型可能无法根据以往的经验准确执行相关任务。
最后，模型的效率问题也不容忽视。在执行一些复杂的图形用户界面任务时，大语言模型可能需要耗费大量的时间和计算资源，这会影响智能体的执行效率，进而影响用户体验。例如，在处理一个涉及多个应用程序的复杂任务时，大语言模型可能需要长时间的运算才能生成动作计划，这使得智能体的执行速度慢，用户体验不佳。
11.1.3 交互问题
交互问题也是大语言模型驱动的图形用户界面智能体开发中面临的重要挑战之一。
首先，自然语言理解与图形用户界面操作的衔接存在问题。虽然大语言模型能够理解自然语言指令，但在将这些指令转化为具体的图形用户界面操作时，可能会出现一些问题。例如，对于一些模糊的自然语言指令，如“打开那个应用程序”，如果没有足够的上下文信息，可能无法准确确定要打开的具体应用程序，从而无法准确执行任务。
其次，用户与智能体之间的交互方式也存在一些问题。目前，大多数智能体主要通过自然语言进行交互，但这种交互方式可能存在一些局限性。例如，对于一些复杂的任务，仅仅通过自然语言可能无法完整地描述任务要求，需要用户提供更多的细节信息，但用户可能不知道如何提供这些信息。此外，用户可能希望通过其他方式与智能体进行交互，如通过手势、触摸等方式，但目前的智能体在这方面的支持还不够完善。
最后，智能体与环境的交互也存在一些问题。智能体需要通过各种方式与图形用户界面环境进行交互，如通过鼠标点击、键盘输入等方式。然而，在实际的交互过程中，可能会出现诸如对图形用户界面元素定位不准确、操作执行不精准等情况。比如，当图形用户界面的布局发生变化或者元素的属性有所改变时，智能体可能无法准确识别并对相应元素进行正确操作，从而影响任务的顺利完成。
11.2 限制
除了上述挑战之外，大语言模型驱动的图形用户界面智能体还存在一些固有的限制。
11.2.1 依赖特定模型架构
目前，大多数此类智能体高度依赖特定的大语言模型架构，如基于Transformer架构的模型。这意味着如果这些基础模型架构存在缺陷或者在未来的发展中出现性能瓶颈，那么整个图形用户界面智能体的性能和发展也会受到较大影响。而且，不同的大语言模型架构在处理图形用户界面相关任务时可能各有优劣，难以找到一种通用的、完美适配所有情况的架构。
11.2.2 缺乏真正的自主性和创造性
尽管这些智能体能够根据用户指令完成一系列任务，但它们在本质上缺乏真正的自主性和创造性。它们主要是基于已有的数据和模型进行任务执行，很难像人类一样在面对全新的情境或问题时，凭借自身的思考和创造力去想出全新的解决方案。例如，当遇到一个完全超出其训练数据和经验范围的图形用户界面任务时，智能体可能会表现得不知所措，无法像人类那样通过灵活的思维和创新的方法来解决问题。
11.2.3 隐私和安全问题
在开发和应用大语言模型驱动的图形用户界面智能体的过程中，隐私和安全问题不容忽视。一方面，收集和使用大量的用户数据，包括图形用户界面截图、用户操作序列等，可能会涉及到用户隐私的泄露风险。如果这些数据没有得到妥善的处理和保护，可能会被不法分子获取并利用，从而给用户带来不必要的麻烦。另一方面，智能体与各种软件应用程序和网络环境进行交互时，也存在着被恶意攻击、植入恶意软件等安全风险，这可能会导致用户的设备受到损害，数据丢失等严重后果。
11.3 未来研究方向
为了克服上述挑战和限制，以下几个未来研究方向值得进一步探索。
11.3.1 改进数据收集和处理方法
针对数据问题，需要不断改进数据收集和处理方法。可以探索更加高效且能保证数据质量的自动采集技术，例如利用先进的计算机视觉技术来更准确地采集图形用户界面相关数据，同时减少无用信息的采集。此外，研究如何更好地融合人工标注数据和自动采集数据，充分发挥两者的优势，提高数据的一致性和可扩展性。还可以开展关于数据清洗、预处理和增强的更深入研究，以提升数据的质量，使其更适合用于训练大语言模型驱动的图形用户界面智能体。
11.3.2 提升模型性能
为了提升模型性能，一方面要对现有的大语言模型进行优化和改进。例如，通过改进模型的架构设计，使其更适合处理图形用户界面相关任务，能够更准确地理解复杂的图形用户界面布局和元素关系。另一方面，要加强模型的泛化能力培养，通过采用多样化的训练数据、开展预训练和微调相结合的训练方式等手段，让模型在面对新的、未见过的图形用户界面任务时能够更准确地执行任务。同时，也要注重提高模型的执行效率，通过优化算法、利用硬件加速等方式，减少模型在执行复杂任务时所耗费的时间和计算资源。
11.3.3 完善交互机制
完善交互机制也是未来研究的重要方向之一。首先，要进一步提高自然语言理解与图形用户界面操作的衔接能力。这可以通过开发更先进的提示工程技术，为大语言模型提供更清晰、更具上下文的提示信息，从而使其能够更准确地将自然语言指令转化为具体的图形用户界面操作。其次，要拓展用户与智能体的交互方式，除了自然语言交互之外，探索如何支持手势、触摸等其他交互方式，以满足不同用户的需求。最后，要加强智能体与环境的交互能力，通过改进图形用户界面元素定位技术、提高操作执行的精准度等措施，确保智能体在与环境交互时能够准确无误地完成任务。
11.3.4 探索新的模型架构
为了摆脱对特定模型架构的依赖，需要探索新的模型架构。可以尝试将不同类型的模型架构进行融合，例如将基于Transformer架构的模型与其他类型的神经网络架构相结合，创造出一种全新的、具有更优性能的混合架构。或者研究开发全新的、专门用于处理图形用户界面相关任务的模型架构，使其能够更好地适应图形用户界面智能体的需求，从而提升整个智能体的性能。
11.3.5 赋予智能体自主性和创造性
为了让智能体具备真正的自主性和创造性，需要开展相关的研究。可以通过引入强化学习、元学习等先进的机器学习技术，让智能体在执行任务的过程中能够不断学习和积累经验，从而在面对全新的情境或问题时，能够凭借自身的积累和思考做出全新的解决方案。此外，还可以研究如何在智能体中融入人类的思维模式和创造力，例如通过模拟人类的认知过程、情感反应等方式，让智能体在一定程度上具备人类般的思维和创造能力。
11.3.6 加强隐私和安全保障
为了应对隐私和安全问题，需要加强隐私和安全保障措施。在数据收集和使用方面，要严格遵守相关的隐私政策和法规，采用加密技术对用户数据进行保护，确保数据的收集、存储和使用过程都在安全的环境下进行。在智能体与环境的交互过程中，要加强对恶意攻击和恶意软件的防范能力，通过安装防火墙、采用入侵检测系统等措施，防止智能体受到恶意攻击，确保用户设备和数据的安全。
通过对上述未来研究方向的深入探索，有望进一步提升大语言模型驱动的图形用户界面智能体的性能、完善其交互机制、赋予其更多的自主性和创造性，并加强其隐私和安全保障，从而推动这一领域的持续发展。
12. 结论
大语言模型驱动的图形用户界面智能体在自动化图形用户界面任务方面展现出了巨大的潜力，为提升用户体验、提高工作效率以及拓展人机交互的可能性提供了新的途径。通过集成大语言模型的自然语言处理能力与对图形用户界面环境的感知、操作能力，这些智能体能够理解用户以自然语言给出的指令，分析图形用户界面的状态，并执行相应的操作来完成复杂的多步骤任务。
在本文中，我们对大语言模型驱动的图形用户界面智能体进行了全面的探讨。首先阐述了其基本架构和工作流程，包括操作环境、提示工程、模型推理、动作执行以及记忆等核心组件，这些组件协同工作使得智能体能够在不同的图形用户界面环境中智能地运行。接着，我们深入研究了各类先进的增强功能，如基于计算机视觉的图形用户界面解析、多智能体框架、自我反思以及自我进化等，这些功能进一步提升了智能体的推理和整体能力，使其能够更好地应对复杂任务和动态环境。
我们还详细介绍了不同类型的大语言模型驱动的图形用户界面智能体框架，涵盖网络、移动、计算机以及跨平台等领域，展示了它们各自的特点、创新之处以及在特定环境下的优势。此外，关于用于优化这些智能体的大语言模型的数据收集与利用方法、基础和优化模型的特点及应用、评估指标与基准的设定以及实际应用案例等方面，我们也都进行了系统的分析和阐述。
然而，正如我们在讨论中所指出的，开发强大且智能的图形用户界面智能体并非一帆风顺，仍然面临着诸多挑战和限制。数据收集的困难、模型性能的局限、交互方面的问题以及对特定模型架构的依赖、缺乏真正的自主性和创造性、隐私和安全问题等，都在一定程度上制约了这类智能体的发展。
尽管如此，通过对未来研究方向的探索，我们看到了克服这些障碍的希望。改进数据收集和处理方法、提升模型性能、完善交互机制、探索新的模型架构、赋予智能体自主性和创造性以及加强隐私和安全保障等举措，有望进一步推动大语言模型驱动的图形用户界面智能体的发展，使其在未来能够更加成熟、高效且安全地服务于用户，为实现更加智能、便捷的人机交互体验奠定坚实的基础。
总之，大语言模型驱动的图形用户界面智能体是一个充满潜力但仍有待进一步发展的领域，随着技术的不断进步和研究的深入开展，相信其将在人机交互领域发挥越来越重要的作用，为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。
作者：张长旺，图源：旺知识
参考资料
• 标题：Large Language Model-Powered GUI Agents: A Survey
• 作者：Wang, S., Liu, W., Chen, J., Gan, W., Zeng, X., Yu, S., Hao, X., Shao, K., Wang, Y., & Tang, R.
• 单位：无（文中未提及）
• 标签：大语言模型、图形用户界面、智能体、人机交互、自动化
• 概述: 本文对大语言模型驱动的图形用户界面智能体进行了全面综述，涵盖其发展历程、架构组件、相关技术、框架、数据、模型、评估、应用、挑战及未来方向等内容。
• 链接：https://arxiv.org/pdf/2411.18279
