Интеллектуальные помощники для мобильных устройств: новый уровень взаимодействия

Автор: Денис Аветисян

В статье представлен MAI-UI — агент, способный эффективно управлять графическим интерфейсом мобильных приложений и выполнять задачи в реальном времени.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Агент MAI-UI выполняет задачи графического интерфейса посредством комбинации операций с пользовательским интерфейсом и расширенных действий, включающих взаимодействие с пользователем и использование инструментов MCP, интегрируя при этом собственную систему совместной работы устройства и облака.

Исследование посвящено разработке фундаментального GUI-агента, использующего обучение с подкреплением и совместную работу устройства и облака для достижения передовых результатов в области GUI-ориентации и мобильной навигации.

Несмотря на значительный прогресс в области взаимодействия человека и компьютера, создание по-настоящему автономных и эффективных GUI-агентов остается сложной задачей. В настоящем техническом отчете ‘MAI-UI Technical Report: Real-World Centric Foundation GUI Agents’ представлена семейство фундаментальных GUI-агентов MAI-UI, демонстрирующих передовые результаты в задачах привязки к GUI и мобильной навигации. Достигнуто это благодаря унифицированной методологии, включающей расширение данных для обучения за счет взаимодействия с пользователем, систему совместной работы устройства и облака, а также онлайн-обучение с подкреплением. Сможет ли предложенный подход к разработке GUI-агентов открыть новую эру автоматизации и упростить взаимодействие с цифровыми устройствами?

Автоматизация взаимодействия: вызовы и ограничения

Современные инструменты автоматизации графического интерфейса (GUI) часто сталкиваются с серьезными трудностями при работе со сложными и динамически изменяющимися интерфейсами. Ограничения проявляются не только в обработке визуальных элементов, но и в интерпретации намерений пользователя, особенно когда инструкции выражены неявно или требуют понимания контекста. Традиционные подходы, основанные на жестком кодировании действий или сопоставлении шаблонов, оказываются неэффективными при столкновении с приложениями, где элементы интерфейса регулярно меняют свое положение или внешний вид, или когда пользовательские запросы подразумевают неоднозначные или косвенные указания. В результате, автоматизация процессов, требующих адаптивности и понимания семантики действий пользователя, остается сложной задачей, ограничивающей возможности полноценного взаимодействия человека и машины.

Несмотря на значительные успехи в области автоматизации графических интерфейсов, существующие подходы, такие как продемонстрированные моделями Gemini-2.5-Pro и UI-Tars-2, зачастую демонстрируют ограниченные возможности обобщения при работе с разнообразными мобильными приложениями. Эти системы, как правило, испытывают трудности при столкновении с незнакомыми элементами интерфейса, непредсказуемым поведением приложений или изменениями в структуре экрана. Обучение на одном наборе приложений не гарантирует успешной адаптации к другим, что существенно ограничивает практическую применимость данных решений и требует значительных усилий по переобучению или тонкой настройке для каждого нового случая использования. Это связано с тем, что модели часто полагаются на специфические визуальные признаки и паттерны, характерные для конкретного приложения, а не на более общее понимание принципов взаимодействия с графическим интерфейсом.

Существует значительный пробел в создании агентов, способных по-настоящему понимать и реагировать на инструкции, сформулированные на естественном языке, в контексте визуального интерфейса. Современные системы часто испытывают трудности с интерпретацией намерений пользователя и адаптацией к динамически изменяющимся приложениям. В этой связи, разработанная система MAI-UI представляет собой значительный шаг вперед, успешно преодолевая данные ограничения. В ходе сравнительных испытаний, MAI-UI продемонстрировал передовые показатели в различных эталонных тестах для GUI-агентов, подтверждая свою способность эффективно взаимодействовать со сложными визуальными средами и выполнять поставленные задачи с высокой точностью.

MAI-UI демонстрирует передовые результаты в задачах привязки к графическому интерфейсу и навигации.

MAI-UI: Базовый агент для интеллектуального взаимодействия

MAI-UI представляет собой базовый агент для графических интерфейсов, разработанный для решения ключевых задач, связанных с общим привязкой к GUI и мобильной навигацией. Основная цель разработки — создание агента, способного эффективно взаимодействовать с графическими элементами различных приложений и устройств, а также успешно перемещаться по мобильным интерфейсам. Архитектура агента ориентирована на обеспечение надежной интерпретации визуальной информации, точное определение местоположения элементов и выполнение действий в соответствии с запросами пользователя или заданными целями. Это достигается путем применения передовых методов компьютерного зрения, обработки естественного языка и машинного обучения для анализа и понимания структуры и содержимого GUI.

Архитектура MAI-UI делает акцент на взаимодействии агента с пользователем, обеспечивая возможность проактивного уточнения запросов и получения согласия перед выполнением действий. Это достигается за счет реализации механизма запроса подтверждения и разъяснения намерений агента. Кроме того, система обеспечивает бесшовную интеграцию внешних инструментов посредством протокола Model Context Protocol (MCP), позволяя агенту использовать специализированные сервисы и расширять свои функциональные возможности для решения более сложных задач. Интеграция с внешними инструментами осуществляется в рамках стандартизированного интерфейса, что упрощает добавление и использование новых сервисов.

Архитектура MAI-UI направлена на создание более естественного и эффективного взаимодействия с пользователем. Подтверждением этого служат результаты тестирования: агент демонстрирует 51.1%-ный процент успешного использования инструментов посредством Model Context Protocol (MCP) и 37.5%-ный процент успешных взаимодействий с пользователем. Эти показатели свидетельствуют о способности агента эффективно интегрироваться с внешними инструментами и поддерживать продуктивный диалог с пользователем для достижения поставленных задач.

Таблица демонстрирует пространство действий, доступное агентам в среде MAI-UI.

Адаптивное обучение и надежная оценка производительности

Ключевым элементом MAI-UI является конвейер данных траекторий (Trajectory Data Pipeline), обеспечивающий динамическое обновление моделей и обучающих корпусов. Этот конвейер использует комбинацию ручной аннотации данных, выполняемой людьми, и автоматизированного сбора данных, что позволяет непрерывно улучшать производительность системы. Автоматизированный сбор данных включает в себя мониторинг взаимодействия пользователей с интерфейсом, анализ действий и автоматическую маркировку данных для последующего обучения. Ручная аннотация используется для верификации и коррекции автоматически собранных данных, а также для добавления сложных случаев, которые сложно выявить автоматически. Сочетание этих двух подходов обеспечивает высокую точность и эффективность обучения моделей MAI-UI.

Конвейер траекторных данных в MAI-UI обеспечивает непрерывное обучение и адаптацию к новым условиям и паттернам поведения пользователей. Этот процесс реализуется посредством динамического обновления моделей и обучающих корпусов, используя как аннотации, предоставленные людьми, так и автоматизированный сбор данных. Постоянная переоценка и корректировка моделей позволяет системе эффективно приспосабливаться к изменяющимся сценариям использования и обеспечивать стабильно высокую производительность в различных средах, что подтверждается результатами тестов на бенчмарках AndroidWorld, MobileWorld и ScreenSpot-Pro.

Для оценки устойчивости и обобщающей способности MAI-UI проводилось тестирование на нескольких сложных бенчмарках, включая AndroidWorld, MobileWorld и ScreenSpot-Pro. Результаты показали, что модель достигает 76.7% успешных выполнений на AndroidWorld (сборка MAI-UI-235B-A22B) и 67.9% точности на ScreenSpot-Pro, что подтверждает её способность эффективно функционировать в различных условиях и с разнообразными задачами.

Для дальнейшей оптимизации производительности агента применяются методы обучения с подкреплением, позволяющие ему взаимодействовать с динамически меняющимися средами. В ходе тестирования агент достиг 91.3% точности на бенчмарке MMBench GUI L2 и 83.4% успешности на GUI Odyssey, что демонстрирует эффективность используемых алгоритмов в сложных GUI-ориентированных задачах.

За пределами автоматизации: к совместному интеллекту

Технология MAI-UI демонстрирует уникальную способность объединять вычислительные ресурсы непосредственно на устройстве и в облаке, что значительно расширяет спектр её применения. Такое взаимодействие позволяет создавать приложения, адаптирующиеся к различным условиям и потребностям пользователя, например, инструменты повышения доступности для людей с ограниченными возможностями или системы автоматизации сложных рабочих процессов. Благодаря распределению задач между локальными и облачными ресурсами, MAI-UI обеспечивает более высокую скорость отклика, повышенную надежность и возможность обработки больших объемов данных, открывая новые перспективы для интеллектуальных мобильных систем и их интеграции в повседневную жизнь.

Предложен подход к моделированию навигации по мобильным графическим интерфейсам, основанный на использовании частично наблюдаемых марковских процессов принятия решений (POMDP). Данная математическая структура позволяет строго формализовать задачу, учитывая неопределенность, связанную с неполным наблюдением состояния интерфейса. Использование POMDP предоставляет возможность разрабатывать и оценивать стратегии поведения агента, оптимизированные для достижения конкретных целей в динамичной среде мобильного приложения. Такой подход не только обеспечивает более глубокое понимание процесса взаимодействия агента с интерфейсом, но и создает основу для разработки алгоритмов, способных к адаптации и улучшению своей производительности на основе получаемой информации, что существенно повышает эффективность и надежность автоматизированных действий.

Разработанная технология представляет собой существенный прорыв в создании действительно совместных интеллектуальных систем, призванных расширять возможности человека. В рамках исследования была создана модель, способная к эффективному взаимодействию с мобильными интерфейсами, демонстрирующая значительное превосходство над существующими аналогами. В частности, 2B модель, функционирующая непосредственно на устройстве, обеспечивает относительное улучшение в 75.4% по сравнению с Ferret-UI Lite, а также увеличивает успешность выполнения задач в среде MobileWorld на 20.8% по сравнению с традиционными сквозными моделями управления GUI. Эти результаты подтверждают перспективность подхода к созданию интеллектуальных помощников, способных не только автоматизировать рутинные действия, но и эффективно сотрудничать с пользователем для решения более сложных задач.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует важность глубокого понимания структуры данных и взаимодействия агента с пользовательским интерфейсом. Особое внимание уделяется необходимости тщательной проверки границ данных, чтобы избежать ложных закономерностей, что напрямую соотносится с принципами, лежащими в основе разработки надежных GUI-агентов. Как однажды заметил Ян ЛеКюн: «Машинное обучение — это не волшебство, а математика». Эта фраза подчеркивает, что успех в создании интеллектуальных систем, таких как MAI-UI, зависит не от случайных прозрений, а от строгой логики и математической точности в обработке данных и алгоритмах обучения. Акцент на взаимодействии агент-пользователь и использовании device-cloud collaboration подчеркивает стремление к созданию интуитивно понятных и эффективных систем, способных адаптироваться к реальным условиям использования.

Что дальше?

Представленная работа, демонстрируя значительный прогресс в области создания GUI-агентов, лишь подчеркивает глубину нерешенных вопросов. Успешное взаимодействие с графическим интерфейсом — это не просто распознавание элементов, а понимание намерений пользователя, часто выраженных неявно. Создание агента, способного к истинно адаптивному поведению, требует не просто обучения на большом объеме данных, но и разработки механизмов, позволяющих агенту формировать собственные гипотезы о целях пользователя и проверять их в реальном времени.

Особый интерес представляет проблема переноса знаний. Эффективность MAI-UI в мобильной навигации не гарантирует её универсальности. Каждый новый графический интерфейс, каждое новое приложение — это новый вызов. Ключевым направлением исследований представляется разработка методов, позволяющих агенту быстро адаптироваться к незнакомым средам, используя минимальное количество обучающих данных. Необходимо преодолеть зависимость от жестко заданных протоколов и перейти к более гибким и самообучающимся системам.

В конечном итоге, создание действительно интеллектуального GUI-агента — это не столько техническая, сколько философская задача. Это попытка создать систему, способную к эмпатии, к пониманию человеческих потребностей и к сотрудничеству. И, возможно, в процессе этой работы мы лучше поймем не только принципы искусственного интеллекта, но и природу самого человеческого разума.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.22047.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-29 12:36