Автоматизация рабочего стола: новый подход к надежным GUI-агентам

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили BEAP-Agent — систему, использующую интеллектуальный поиск и откат действий для повышения эффективности автоматизации сложных задач на компьютере.

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 BEAP функционирует как сложная система, где конвейер обработки данных дополняется визуализацией модулей, переключающихся между нормальным и режимом отката под управлением модуля Tracker, обеспечивая адаптацию к изменяющимся условиям и отслеживание траектории выполнения.

BEAP-Agent использует глубинный поиск и отслеживание состояния для создания надежных и адаптивных агентов автоматизации графического интерфейса.

Автоматизация задач в графическом интерфейсе часто сталкивается с трудностями при восстановлении после ошибочных действий, что приводит к сбоям в выполнении. В данной работе, представленной в статье ‘BEAP-Agent: Backtrackable Execution and Adaptive Planning for GUI Agents’, предлагается новый подход к решению этой проблемы, основанный на моделировании выполнения задач как процесса поиска в глубину. Предложенная система BEAP-Agent обеспечивает многоуровневый возврат к предыдущим состояниям и адаптивное планирование, что позволяет эффективно исследовать пространство состояний. Сможет ли данный фреймворк значительно повысить надежность и эффективность автоматизации сложных задач в интерактивных приложениях?

Пространство состояний: вызовы автоматизации GUI

Традиционные методы автоматизации графического интерфейса пользователя (GUI) часто сталкиваются с серьезными трудностями при работе со сложными и динамически изменяющимися приложениями. Проблемой является то, что современные интерфейсы редко бывают статичными — элементы могут перемещаться, меняться или появляться/исчезать в зависимости от действий пользователя или внешних факторов. Это приводит к тому, что скрипты автоматизации, основанные на точных координатах или фиксированных идентификаторах элементов, быстро становятся неработоспособными. Непредвиденные ошибки, такие как появление всплывающих окон или изменение структуры диалогов, также нарушают процесс автоматизации, требуя постоянного вмешательства и адаптации скриптов. В результате, поддержание стабильной автоматизации в реальных условиях становится сложной и трудоемкой задачей, ограничивающей ее эффективность и масштабируемость.

Существующие методы автоматизации графического интерфейса пользователя часто оказываются хрупкими из-за своей зависимости от точных селекторов элементов. Даже незначительные изменения в структуре или внешнем виде интерфейса — переименование кнопки, изменение ее расположения или добавление нового элемента — могут привести к сбоям в работе автоматизированных сценариев. В результате, для поддержания работоспособности систем автоматизации требуется постоянная и трудоемкая перенастройка и переобучение, что существенно увеличивает стоимость и сложность внедрения и эксплуатации. Эта проблема особенно актуальна для приложений с динамически меняющимся интерфейсом, где даже небольшие обновления требуют значительных усилий по адаптации автоматизированных тестов и сценариев.

Для успешной автоматизации задач в десктопных приложениях недостаточно простого сопоставления шаблонов. Современные графические интерфейсы отличаются высокой динамичностью и сложностью, требуя от систем автоматизации способности к рассуждению и адаптации. Исследования показывают, что эффективная автоматизация предполагает не только идентификацию элементов интерфейса, но и понимание их контекста, предвидение возможных изменений и самостоятельное исправление ошибок. Речь идет о создании систем, способных не просто выполнять заученные действия, а анализировать ситуацию, принимать решения и корректировать алгоритм действий в зависимости от изменяющихся условий, что открывает путь к действительно интеллектуальной автоматизации рабочих процессов.

В отличие от одношагового возврата, который не справляется с ошибками, многошаговый возврат, основанный на моделировании поиска в глубину (DFS), успешно решает задачу, исследуя потенциальные пути в пространстве поиска.

Моделирование GUI-задач как исследование пространства состояний

Агент BEAP-Agent рассматривает выполнение задач в графическом интерфейсе пользователя (GUI) как поиск в ‘пространстве состояний’, представляющем все возможные состояния интерфейса. Каждое состояние описывает конкретную конфигурацию элементов GUI, включая их значения и видимость. Пространство состояний формируется путем моделирования всех возможных переходов между этими состояниями, которые могут быть вызваны действиями пользователя или системы. Таким образом, задача автоматизации GUI сводится к поиску пути в этом пространстве состояний, начиная с исходного состояния и заканчивая состоянием, соответствующим успешному завершению задачи. Это позволяет агенту BEAP-Agent систематически исследовать различные последовательности действий для достижения цели.

В основе алгоритма BEAP-Agent лежит систематический поиск последовательности действий с использованием алгоритма поиска в глубину (DFS). DFS предполагает исследование возможных действий, начиная с текущего состояния графического интерфейса, и рекурсивное углубление в каждую ветвь, пока не будет достигнута целевая задача или не будет исчерпано допустимое пространство поиска. В процессе поиска, DFS отслеживает пройденные состояния, чтобы избежать зацикливания и повторного посещения уже исследованных вариантов. Этот подход позволяет BEAP-Agent эффективно перебирать различные комбинации действий, необходимых для выполнения задач автоматизации в графическом интерфейсе.

Представление графического интерфейса пользователя (GUI) в виде графа состояний позволяет BEAP-Agent осуществлять более гибкую и устойчивую автоматизацию. Каждое состояние в графе соответствует определенному визуальному отображению GUI, а ребра представляют возможные переходы между состояниями, вызванные действиями пользователя или системы. Такое представление позволяет агенту абстрагироваться от конкретных элементов управления и их расположения, фокусируясь на логической структуре интерфейса и возможных переходах между состояниями. Это повышает устойчивость к изменениям в дизайне GUI и позволяет агенту адаптироваться к различным конфигурациям и платформам. Использование графа состояний также упрощает поиск оптимальной последовательности действий для выполнения задачи, поскольку агент может исследовать различные пути в графе и выбирать наиболее эффективный.

Агент BEAP демонстрирует более высокую точность в различных областях по сравнению с базовыми моделями.

Динамическая адаптация и восстановление после ошибок

Агент BEAP-Agent использует компонент ‘Динамическое отслеживание задач’ (Tracker) для непрерывного мониторинга прогресса выполнения задач и выявления сбоев. Tracker осуществляет анализ текущего состояния графического интерфейса (GUI) в режиме реального времени, позволяя агенту оценивать выполнение каждого шага задачи и оперативно реагировать на отклонения от запланированного сценария. Отслеживание осуществляется на основе анализа визуальных элементов и результатов взаимодействия с GUI, что позволяет выявлять как явные ошибки, так и ситуации, требующие корректировки плана действий.

Компонент Tracker, функционирующий на базе модели GPT-4o, обеспечивает непрерывную оценку текущего состояния графического интерфейса пользователя (GUI) и последующую корректировку плана действий. Этот процесс включает анализ визуальных элементов и их взаимосвязей для определения текущего контекста и выявления расхождений между ожидаемым и фактическим состоянием GUI. На основе этой оценки, GPT-4o генерирует предложения по оптимизации плана действий, направленные на повышение вероятности успешного выполнения задачи и адаптацию к изменяющимся условиям. Постоянный мониторинг и пересмотр плана действий позволяют BEAP-Agent динамически адаптироваться к сложным сценариям взаимодействия с GUI.

Механизм отката (backtracking) в BEAP-Agent, работающий в связке с механизмами восстановления после ошибок, обеспечивает корректную обработку неожиданных ситуаций и возврат к работоспособным путям выполнения задач. Согласно результатам тестирования, успешность отката применительно к задачам, требующим его использования, составляет 65.5%. Это достигается за счет анализа текущего состояния графического интерфейса и динамической корректировки плана действий, позволяя агенту эффективно преодолевать возникающие препятствия и завершать поставленные задачи.

Архитектура BEAP-Agent: синергетический подход

Компонент планирования в архитектуре BEAP-Agent использует возможности модели GPT-4o для генерации первоначальных планов выполнения задач, исходя из заданных высокоуровневых целей. Этот процесс позволяет агенту автоматически декомпозировать сложные задачи на последовательность более простых шагов, необходимых для достижения желаемого результата. Используя продвинутые возможности GPT-4o в области понимания естественного языка и генерации текста, система способна создавать логичные и эффективные планы, адаптированные к конкретным условиям и требованиям поставленной задачи. Такой подход позволяет значительно повысить автономность и гибкость агента, позволяя ему успешно справляться с разнообразными сценариями и ситуациями.

Исполнительный модуль, использующий модель UI-TARS-1.5-7B и библиотеку PyAutoGUI, преобразует разработанные планы в конкретные действия с графическим интерфейсом пользователя. Этот компонент не просто выполняет команды, но и осуществляет управление переходами между состояниями системы, обеспечивая адаптацию к изменяющимся условиям. UI-TARS-1.5-7B отвечает за понимание визуальной информации и определение необходимых действий, а PyAutoGUI позволяет автоматизировать клики, ввод текста и другие взаимодействия с элементами интерфейса. Такая комбинация позволяет агенту эффективно ориентироваться в операционной системе и выполнять поставленные задачи, обеспечивая плавный переход между различными этапами работы и корректное выполнение операций даже в сложных сценариях.

В результате объединения компонентов, разработанный агент BEAP-Agent демонстрирует впечатляющий уровень успешного выполнения задач — 28,2% на бенчмарке OSWorld. Это представляет собой значительное улучшение — относительный прирост в 17,5% по сравнению с базовыми методами, что подтверждает эффективность предложенного подхода. В частности, BEAP-Agent превосходит агента S2 на 6%, а JEDI — на 12,8%, что свидетельствует о его превосходстве в автоматизированном взаимодействии с операционной системой и решении поставленных задач.

К интеллектуальному взаимодействию с GUI

Архитектура BEAP-Agent закладывает основу для создания интеллектуальных агентов, способных выполнять сложные задачи в десктоп-среде. Данная платформа позволяет объединить в единую систему компоненты, отвечающие за восприятие интерфейса, планирование действий и их исполнение. В отличие от традиционных подходов, BEAP-Agent обеспечивает гибкость и масштабируемость, позволяя адаптироваться к различным приложениям и типам задач. Это достигается благодаря модульной структуре, которая упрощает добавление новых возможностей и поддержку разнообразных элементов графического интерфейса. В перспективе, развитие этой архитектуры открывает возможности для создания помощников, способных автоматизировать рутинные операции, оптимизировать рабочий процесс и значительно повысить продуктивность пользователя.

Дальнейшее развитие системы предполагает углубление возможностей планировщика, что позволит агенту более эффективно решать сложные задачи, требующие многошагового анализа и предвидения последствий. Особое внимание будет уделено расширению спектра поддерживаемых элементов графического интерфейса, включая нестандартные виджеты и динамически изменяющиеся компоненты. Это позволит агенту взаимодействовать с более широким кругом приложений и адаптироваться к различным стилям пользовательского интерфейса, приближая его к уровню понимания и действий, свойственным человеку. Разработка более гибкого и адаптивного планировщика, способного оперировать с разнообразными элементами GUI, является ключевым шагом на пути к созданию интеллектуальных помощников для цифровых задач.

Исследования показали, что при возникновении ошибок в процессе взаимодействия с графическим интерфейсом, предложенный подход демонстрирует высокую эффективность восстановления. Среднее количество шагов, необходимых для исправления ситуации и возвращения к успешному выполнению задачи, составляет всего 2.72. Этот показатель свидетельствует о способности агента быстро адаптироваться к непредвиденным обстоятельствам и минимизировать влияние ошибок на общую производительность. В конечном итоге, подобная система нацелена на создание интеллектуальных помощников, способных незаметно и эффективно облегчить повседневные цифровые задачи пользователей, делая взаимодействие с компьютером более интуитивным и продуктивным.

В рамках представленной работы, BEAP-Agent демонстрирует подход к автоматизации графического интерфейса, основанный на исследовании пространства состояний и механизмах отката. Это напоминает о словах Алана Тьюринга: «Иногда люди, которые кажутся сумасшедшими, на самом деле просто видят вещи, которые другие не могут». BEAP-Agent, подобно смелому исследователю, не боится заглянуть вглубь сложного ландшафта действий, пробовать различные пути и возвращаться к предыдущим состояниям, когда сталкивается с тупиком. Такой подход к исследованию пространства состояний, основанный на глубине поиска и откате, позволяет агенту успешно справляться со сложными задачами автоматизации, которые были бы недоступны для более простых методов. По сути, BEAP-Agent стремится не к контролю над системой, а к адаптации к ее непредсказуемости, признавая, что «контроль — это иллюзия, требующая SLA».

Что Дальше?

Представленная работа, исследуя возможности откатов и адаптивного планирования для GUI-агентов, лишь осторожно касается краешка неизведанного. Она демонстрирует, что системы автоматизации интерфейса не должны стремиться к непогрешимости, а должны уметь осознавать неизбежность отклонений. Мониторинг, в этом контексте, — не столько инструмент обнаружения ошибок, сколько способ бояться осознанно, предвидя моменты истины, когда даже тщательно спланированная последовательность действий столкнется с непредсказуемостью реального мира.

Истинная устойчивость не в устранении всех возможных сбоев, а в способности к адаптации к ним. Следующим шагом видится не столько усложнение алгоритмов планирования, сколько создание экосистем, где агенты могут совместно изучать и преодолевать нештатные ситуации. Каждый архитектурный выбор — это пророчество о будущем сбое; следовательно, необходимо сместить фокус с проектирования идеальных систем на создание систем, способных извлекать уроки из своих неудач.

Попытки создать универсального GUI-агента обречены на провал. Будущее за специализированными агентами, способными к обучению в конкретных доменах и умеющими взаимодействовать друг с другом, обмениваясь опытом и знаниями. Истинный прогресс не в увеличении мощности вычислений, а в углублении понимания сложности взаимодействия человека и машины.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.21352.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-01 16:23