Управление интерфейсом: новый шаг к универсальным агентам

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили новый подход к автоматизации графических интерфейсов, основанный на манипулировании текстом, что позволяет создавать более гибких и адаптивных агентов.

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"

В рамках эталонного теста ScreenDrag исследуется задача перетаскивания текста, при котором система должна сопоставить выделенный фрагмент с соответствующим контекстом интерфейса, представленным на трех уровнях детализации, что демонстрирует процесс привязки текстового выделения посредством перетаскивания.

Представлен датасет GUI-Drag и методика обучения с непрерывным обучением для улучшения взаимодействия с графическими интерфейсами.

Несмотря на значительный прогресс в области автоматизации графических интерфейсов, существующие модели, как правило, фокусируются на имитации простых кликов, упуская из виду важный аспект взаимодействия — перетаскивание. В работе ‘Beyond Clicking:A Step Towards Generalist GUI Grounding via Text Dragging’ представлен новый датасет GUI-Drag и бенчмарк ScreenDrag, предназначенные для обучения и оценки моделей в задаче перетаскивания текста в GUI. Эксперименты показали, что модели, обученные с использованием стратегии непрерывного обучения на GUI-Drag, демонстрируют существенное улучшение производительности в задачах перетаскивания, сохраняя при этом эффективность в обработке кликов. Не станет ли развитие способности к перетаскиванию ключевым шагом на пути к созданию по-настоящему универсальных и интеллектуальных GUI-агентов?

Хрупкость Автоматизации: Пророчество Сбоя

Традиционные методы автоматизации графического интерфейса пользователя (GUI) часто опираются на хрупкие селекторы — уникальные идентификаторы элементов интерфейса. Эти селекторы, такие как имена кнопок или координаты элементов, оказываются крайне чувствительными к малейшим изменениям в дизайне приложения. Любое обновление интерфейса, даже незначительное визуальное изменение или переименование элемента, может привести к поломке автоматизированного сценария. В результате, поддержание стабильности автоматизации требует постоянного мониторинга и перенастройки селекторов, что значительно увеличивает затраты и снижает надежность системы. Подобная «хрупкость» селекторов является серьезным препятствием для создания масштабируемых и устойчивых решений в области автоматизации GUI.

Существующие методы автоматизации графического интерфейса пользователя часто оказываются неэффективными при работе со сложными взаимодействиями, требующими визуального понимания и адаптации. Они полагаются на точное определение элементов интерфейса, что делает их уязвимыми к даже незначительным изменениям в дизайне или структуре приложения. В ситуациях, когда необходимо распознавать элементы по их внешнему виду, а не по жестко заданным координатам или идентификаторам, традиционные подходы терпят неудачу. Для успешного решения подобных задач требуется разработка агентов, способных «видеть» интерфейс подобно человеку, анализировать визуальную информацию и адаптироваться к динамически изменяющимся условиям, что представляет собой значительную технологическую проблему.

Эффективные агенты автоматизации графического интерфейса пользователя (GUI) должны выйти за рамки простых последовательностей кликов, чтобы справляться с более сложными задачами. Современные приложения становятся все более динамичными и визуально насыщенными, что требует от автоматизированных систем не только идентификации элементов, но и понимания их контекста и взаимосвязей. Вместо жестко заданных инструкций, основанных на координатах или текстовых метках, перспективные системы используют методы компьютерного зрения и машинного обучения для анализа визуальной информации и адаптации к изменениям интерфейса. Это позволяет им выполнять такие задачи, как распознавание изображений, понимание смысла текста на экране и имитация действий пользователя, основанных на визуальном восприятии. Таким образом, переход к интеллектуальным агентам, способным к визуальному мышлению, является ключевым шагом в развитии автоматизации GUI.

Анализ распределения действий, выполняемых пятью моделями, демонстрирует различия в обработке явных и неявных инструкций.

Мультимодальные LLM: Новая Парадигма Взаимодействия

Мультимодальные большие языковые модели (LLM) способны обрабатывать как визуальную, так и текстовую информацию, что позволяет им эффективно анализировать графические пользовательские интерфейсы (GUI). В отличие от традиционных подходов, основанных исключительно на координатах или идентификаторах элементов, мультимодальные LLM воспринимают GUI как визуальное представление, извлекая информацию о расположении, типе и содержании элементов управления. Это достигается за счет интеграции моделей компьютерного зрения, которые анализируют скриншоты или видеопоток экрана, с языковыми моделями, способными интерпретировать визуальные данные в контексте пользовательского интерфейса. Такая интеграция обеспечивает более надежное и гибкое понимание GUI, даже при изменениях в макете или внешнем виде.

Многомодальные языковые модели (LLM) способны интерпретировать элементы графического пользовательского интерфейса (GUI) и намерения пользователя благодаря привязке языка к визуальному контексту. В отличие от традиционных систем автоматизации, ориентированных на координаты или идентификаторы элементов, эти модели анализируют визуальное представление интерфейса — текст, иконки, расположение — и сопоставляют его с естественным языком. Это позволяет им понимать смысл элементов (например, различать кнопку «Отправить» и «Отменить» по их тексту и иконкам) и, следовательно, более точно интерпретировать запросы пользователя, сформулированные на естественном языке, даже если запрос не содержит точных указаний на местоположение элемента. Такой подход обеспечивает более гибкое и надежное взаимодействие с интерфейсом, особенно в динамических средах, где расположение элементов может меняться.

Традиционные автоматизированные агенты, управляемые языковыми моделями, часто полагаются на координаты кликов для взаимодействия с графическим интерфейсом пользователя (GUI). Такой подход ограничивает их способность адаптироваться к изменениям в макете или интерпретировать визуальный контекст. В отличие от этого, мультимодальные языковые модели позволяют агентам выполнять действия, основываясь на содержании визуальных элементов, а не только на их положении. Например, агент может распознать кнопку «Сохранить» по ее текстовому содержанию и иконке, даже если ее расположение на экране изменилось. Это обеспечивает более надежное и гибкое взаимодействие с GUI, позволяя агентам понимать намерение пользователя, основываясь на визуальном представлении элементов управления, а не только на жестко заданных координатах.

Оценка Возможностей Перетаскивания: Проверка на Точность

Перетаскивание текста представляет собой специфическую задачу для агентов графического интерфейса, поскольку требует одновременной точной визуальной идентификации целевого фрагмента и прецизионного моторного управления для его перемещения. В отличие от простых кликов, успешное выполнение требует координации между визуальным восприятием положения текста, его выделением и поддержанием захвата при движении курсора, что предъявляет повышенные требования к точности и стабильности действий агента. Необходимость точного позиционирования и избежания случайного отпускания перетаскиваемого элемента делает эту задачу значительно сложнее для автоматизации, чем, например, выполнение последовательности кликов по заранее известным координатам.

Для целенаправленной оценки производительности агентов в задачах перетаскивания текста были разработаны датасет ‘GUI-Drag Dataset’ и бенчмарк ‘ScreenDrag Benchmark’. ‘GUI-Drag Dataset’ предоставляет набор данных, состоящий из различных сценариев перетаскивания текста в графическом пользовательском интерфейсе, включающий вариации в размере, форме и расположении текста, а также сложность взаимодействия. ‘ScreenDrag Benchmark’ использует этот датасет для количественной оценки точности и надежности агентов при выполнении данной задачи, предоставляя стандартизированные метрики для сравнения различных моделей и алгоритмов. Оба ресурса ориентированы на обеспечение воспроизводимости и объективности оценки, позволяя исследователям сравнивать эффективность своих решений в контролируемых условиях.

Разработанные нами эталонные тесты, ‘GUI-Drag Dataset’ и ‘ScreenDrag Benchmark’, предоставляют стандартизированный метод оценки способности агентов точно выделять и перетаскивать текстовые элементы в графическом интерфейсе. Наши модели демонстрируют улучшение абсолютной успешности до 18% (относительное улучшение — 90%) на эталонном тесте ScreenDrag по сравнению с базовыми моделями, что свидетельствует о значительном прогрессе в решении задачи управления графическим интерфейсом посредством искусственного интеллекта.

Увеличение доли данных Jedi в обучении приводит к повышению успешности на задачах, основанных на кликах (по оси X) и ScreenDrag (по оси Y).

Непрерывное Обучение: Адаптация к Меняющемуся Миру

Непрерывное обучение позволяет агентам, взаимодействующим с графическим интерфейсом пользователя (GUI), адаптироваться к новым вариациям интерфейса и задачам, избегая при этом потери ранее приобретенных знаний. В отличие от традиционных методов, требующих переобучения с нуля при каждом изменении, данная методология позволяет агенту постепенно накапливать опыт, интегрируя новые навыки с существующими. Это достигается за счет применения специальных алгоритмов, предотвращающих “катастрофическое забывание” — явление, при котором освоение новой информации приводит к утрате старой. Таким образом, агент становится более устойчивым к изменениям в пользовательском интерфейсе и способен эффективно выполнять широкий спектр задач, сохраняя при этом свою компетентность и адаптируемость.

Предварительно обученные модели, такие как ‘Jedi-3B/7B’, выступают надежным фундаментом для процесса непрерывного обучения, значительно ускоряя адаптацию агентов к новым задачам и интерфейсам. Эти модели, изначально натренированные на обширных объемах данных, обладают способностью к переносу знаний, что позволяет им быстро осваивать новые GUI-элементы и взаимодействия, избегая необходимости обучения с нуля. Использование предварительно обученных моделей снижает потребность в огромных вычислительных ресурсах и данных для каждой новой задачи, делая процесс обучения более эффективным и экономичным. Благодаря этому подходу, агенты способны не только быстро адаптироваться к изменениям в пользовательском интерфейсе, но и сохранять свои предыдущие навыки, обеспечивая стабильную и надежную работу в динамичной среде.

Разработка агентов, способных к непрерывному обучению, открывает путь к созданию значительно более надежных и универсальных систем взаимодействия с графическими интерфейсами. В отличие от традиционных моделей, требующих полной переподготовки при изменении интерфейса или задачи, эти агенты адаптируются постепенно, сохраняя при этом ранее приобретенные навыки. Такой подход позволяет им эффективно функционировать в динамично меняющихся средах, обрабатывая широкий спектр пользовательских действий и элементов интерфейса, даже если они ранее не встречались в процессе обучения. В результате, создаются системы, которые не только справляются с текущими задачами, но и обладают потенциалом для быстрого освоения новых, обеспечивая гибкость и устойчивость в реальных условиях эксплуатации.

Будущее Интеллектуального Взаимодействия: Горизонты Возможностей

Разработанные методы взаимодействия с графическим интерфейсом не ограничиваются простым перетаскиванием текстовых элементов. Исследования показывают, что принципы, лежащие в основе этих технологий, могут быть успешно применены к широкому спектру сложных манипуляций в пользовательском интерфейсе. Это включает в себя, например, автоматизированное заполнение форм, редактирование изображений, управление сложными настройками программного обеспечения и даже выполнение многоступенчатых задач в специализированных приложениях. Возможность обобщения этих методов открывает перспективы для создания действительно интеллектуальных систем, способных автономно решать разнообразные задачи, возникающие перед пользователем, значительно упрощая и ускоряя процесс работы с компьютером.

Современные агенты, взаимодействующие с графическим интерфейсом пользователя, функционируют в рамках четко определенного “пространства действий”, что позволяет им принимать обоснованные решения. Вместо слепого выполнения команд, они анализируют визуальные элементы — расположение кнопок, иконок, текстовых полей — и сопоставляют их с текстовой информацией, такой как подписи и сообщения об ошибках. Этот комплексный подход позволяет агентам понимать контекст задачи и выбирать оптимальные действия для ее выполнения, значительно превосходя традиционные методы автоматизации, основанные на жестко заданных скриптах. Благодаря способности интерпретировать как визуальные, так и текстовые сигналы, агенты демонстрируют гибкость и адаптивность, необходимые для решения сложных задач в динамично меняющейся среде графического интерфейса.

Для всесторонней оценки возможностей передовых агентов, взаимодействующих с графическим интерфейсом пользователя, была разработана платформа “OSWorld Benchmark”. Данный комплексный инструмент позволяет проводить объективное тестирование агентов в различных сценариях, охватывающих широкий спектр задач — от простых манипуляций до сложных последовательностей действий. “OSWorld Benchmark” предоставляет стандартизированный набор тестов и метрик, что позволяет сравнивать производительность различных агентов и выявлять наиболее эффективные подходы к автоматизации взаимодействия с пользовательским интерфейсом. Благодаря этому, разработчики получают возможность оптимизировать алгоритмы и создавать более интеллектуальные и надежные системы, способные самостоятельно выполнять задачи в графической среде.

Анализ расстояния B-Dist показал, что предсказанные ограничивающие рамки (bbox) для целевых текстовых фрагментов могут значительно различаться по точности: в первом случае (фрагмент «Like … tools.») расстояние B-Dist равно 3, а во втором (фрагмент «For … Word.») — нулю, при этом только зелёная рамка корректно определяет целевой фрагмент благодаря механизму привязки к пикселям и соблюдению порогового значения $dpixeld\_{\text{pixel}}$ .

Исследование показывает, что современные агенты, взаимодействующие с графическим интерфейсом, часто испытывают трудности с обобщением действий. Создание датасета GUI-Drag и применение метода непрерывного обучения демонстрируют необходимость выхода за рамки простого «нажатия» к более гибкому подходу, где агент способен «перетаскивать» элементы, адаптируясь к новым задачам. Как однажды заметил Линус Торвальдс: «Если бы у меня было больше времени, я бы написал все это заново». Эта фраза отражает суть подхода, представленного в работе: постоянное стремление к улучшению и адаптации системы, а не к её застывшей, неизменной форме. В конечном итоге, стабильность — это иллюзия, которая хорошо кэшируется, а истинная сила заключается в способности к эволюции.

Куда Ведет Этот Перетаскивание?

Представленная работа, как и любая попытка обуздать графический интерфейс, обнажает зияющую пропасть между декларативным описанием и непредсказуемостью реального взаимодействия. Создание датасета GUI-Drag — это не триумф инженерии, а скорее констатация факта: существующие агенты, полагающиеся на предопределённые действия, бессильны перед гибкостью, которую предлагает даже самый простой перетаскивание. Каждый новый «бенчмарк» — это обещание прогресса, пока не потребует жертв в виде огромных вычислительных ресурсов и бесконечной ручной разметки.

Неизбежно возникает вопрос: а стоит ли вообще строить «универсального» агента? Возможно, истинный путь лежит не в создании всемогущего инструмента, а в формировании экосистемы специализированных, адаптируемых к конкретным задачам сущностей. Обучение с продолжением, показанное в работе, — это лишь первый шаг. Более перспективным представляется исследование методов, позволяющих агенту «наблюдать» за действиями человека и учиться «имитировать» его интуицию, а не слепо выполнять инструкции.

В конечном счете, порядок, достигаемый с помощью подобных систем, — это всего лишь временный кэш между неизбежными сбоями. Истинная ценность этой работы не в достигнутых результатах, а в том, что она напоминает: автоматизация графического интерфейса — это не инженерная задача, а эволюционная гонка, в которой главное — не скорость, а способность адаптироваться к хаосу.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.06031.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-13 11:11