Интерфейсы для агентов: новый подход к автоматизированной разработке

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационный метод оценки и проектирования графических интерфейсов, ориентированных на взаимодействие с компьютерными агентами.

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 исследования взаимодействия человека и агента, предложенный подход «Coder-CUA Collaboration» демонстрирует возможность создания пользовательских интерфейсов непосредственно агентом-дизайнером, оцениваемым агентом-судьей, что обеспечивает более надежное выполнение задач и улучшенную юзабилити для самих агентов, в отличие от традиционного подхода, где интерфейсы создаются для людей и требуют адаптации со стороны ИИ.

Представлен AUI-Gym — эталон для автоматизированного тестирования GUI, и фреймворк CUA-Coder для совместной разработки, обеспечивающие более высокую эффективность агентов при работе с интерфейсами.

Несмотря на растущие возможности компьютерных агентов взаимодействовать с цифровыми средами, графические интерфейсы пользователя (GUI) по-прежнему ориентированы на человека, что снижает эффективность их работы. В статье ‘Computer-Use Agents as Judges for Generative User Interface’ представлен новый подход к автоматическому проектированию GUI, в котором агенты выступают в роли судей, оценивающих и оптимизирующих интерфейсы, созданные языковыми моделями. Предложенный фреймворк CUA-Coder и эталонный набор данных AUI-Gym демонстрируют повышение успешности выполнения задач за счет ориентации на удобство использования для агентов, а интерактивная панель управления обеспечивает интерпретируемые рекомендации для итеративной доработки. Не приведет ли это к созданию принципиально новых, более эффективных цифровых сред, оптимизированных для интеллектуальных агентов?

Вызов автоматизированного тестирования UI: Новый рубеж

Традиционные методы UI-тестирования оказываются неэффективными при работе со сложными взаимодействиями, обусловленными действиями агентов. Суть проблемы заключается в том, что поведение агентов характеризуется высокой динамичностью и непредсказуемостью последовательностей действий. В отличие от тестирования, ориентированного на фиксированные сценарии, агенты способны адаптироваться к изменяющемуся состоянию интерфейса и генерировать новые, неожиданные пути взаимодействия. Это создает значительные трудности для существующих инструментов, которые полагаются на жестко заданные селекторы и ожидаемые состояния элементов. В результате, тесты становятся хрупкими, склонными к ошибкам и неспособными адекватно отразить реальное поведение системы в условиях активного взаимодействия с интеллектуальными агентами. Обеспечение надежности и стабильности UI в подобных сценариях требует принципиально новых подходов к автоматизации тестирования.

Существующие методы автоматизированного тестирования пользовательских интерфейсов часто сталкиваются с проблемой хрупких селекторов, которые легко ломаются при малейших изменениях в структуре приложения. Использование жестко заданных идентификаторов или XPath-выражений, основанных на конкретном расположении элементов, приводит к тому, что даже незначительные визуальные или структурные обновления требуют полной переработки тестовых сценариев. Это существенно замедляет процесс автоматизации и делает его менее устойчивым к изменениям, поскольку тесты быстро теряют актуальность и требуют постоянной поддержки. Неспособность обобщать тесты на случай небольших вариаций интерфейса — будь то изменение текста кнопки или перестановка элементов — становится серьезным препятствием для создания надежной и масштабируемой системы автоматизированного тестирования.

Растущая распространенность автоматизированных агентов, взаимодействующих с пользовательскими интерфейсами, требует кардинального пересмотра традиционных методов тестирования. Стандартные подходы, ориентированные на предсказуемые действия пользователя, оказываются неэффективными при работе со сложными сценариями, генерируемыми интеллектуальными агентами, способными к адаптации и самообучению. Необходим переход к новым методикам, учитывающим специфику поведения агентов — их способность к динамическому изменению состояния, непредсказуемым последовательностям действий и взаимодействию с интерфейсом на основе сложных алгоритмов. Разработка таких методов позволит обеспечить надежность и стабильность работы систем, управляемых автоматизированными агентами, и гарантировать их соответствие заданным требованиям.

В рамках платформы Coder-CUA, дизайнер-кодер и судья-CUA совместно работают над созданием оптимизированного пользовательского интерфейса, где итеративное уточнение дизайна на основе результатов навигации и оценки функциональности обеспечивает успешное выполнение задач.

Coder-CUA: Новая парадигма сотрудничества

В рамках нашей системы взаимодействия «Кодер-CUA» (Computer-Use Agent) процесс разработки пользовательских интерфейсов организован как итеративный цикл, где «Кодер» выступает в роли проектировщика, создающего начальные версии интерфейса. «CUA», действуя как строгий оценщик, анализирует представленный интерфейс на соответствие заданным критериям функциональности и удобства использования. Результаты оценки передаются «Кодеру» для внесения корректировок и улучшения. Этот цикл повторяется до достижения необходимого уровня качества, обеспечивая постоянную обратную связь и оптимизацию пользовательского интерфейса на основе объективных оценок «CUA».

В рамках данной системы, роль “судьи” в оценке функциональности пользовательского интерфейса возложена на агентов компьютерного использования, таких как UI-TARS и Operator. Эти агенты обеспечивают автоматизированную и последовательную оценку, исключая субъективность человеческого фактора. Автоматизация оценки позволяет проводить итеративное тестирование UI с высокой скоростью и точностью, что особенно важно при разработке сложных систем. Использование Computer-Use Agents гарантирует воспроизводимость результатов и позволяет выявлять функциональные недостатки на ранних этапах разработки, снижая затраты на исправление ошибок.

Подход, рассматривающий разработку пользовательских интерфейсов как совместную работу человека и агента, позволяет значительно ускорить процесс и повысить надежность конечного продукта. В рамках данной парадигмы, итеративное взаимодействие между разработчиком и автоматизированным оценщиком (Computer-Use Agent) обеспечивает более быстрое выявление и устранение недостатков. Результаты тестирования показывают, что внедрение данной модели сотрудничества приводит к среднему увеличению успешности выполнения задач агентами (CUA success rate) на 6.8% по сравнению с традиционными методами разработки.

В среде AUI-Gym агенты взаимодействуют с графическим интерфейсом посредством проектирования, исследования и обратной связи, отвечая на запросы пользователя и превращая GUI в настраиваемую среду.

Визуализация поведения CUA: Действенные инсайты

CUA Dashboard представляет собой метод компрессии траекторий взаимодействия пользователя (CUA) в единое, интерпретируемое изображение. Данный подход позволяет существенно снизить визуальную сложность представления данных, сокращая количество визуальных токенов на 76.2%. Это достигается за счет агрегации и визуализации паттернов поведения пользователя, что позволяет получить компактное представление о взаимодействии с пользовательским интерфейсом и упрощает анализ больших объемов данных CUA.

Сжатие траекторий взаимодействия пользователя (CUA) позволяет быстро выявлять точки отказа и узкие места в пользовательском интерфейсе. Уменьшение визуальных данных упрощает анализ поведения пользователей и позволяет разработчикам оперативно локализовать проблемные области в интерфейсе. Это значительно ускоряет процесс отладки, поскольку позволяет сосредоточиться на конкретных участках, вызывающих затруднения у пользователей, вместо анализа обширных и сложных данных о взаимодействии. Быстрая идентификация проблемных зон снижает время, необходимое для исправления ошибок и улучшения пользовательского опыта.

Визуализация поведения пользователя (CUA) предоставляет разработчикам данные для оценки удобства использования интерфейса и выявления областей, требующих доработки. Анализ траекторий взаимодействия позволяет определить критические точки, где пользователи испытывают затруднения или совершают ошибки. На основе этих данных можно выявить неэффективные элементы интерфейса, неочевидные элементы управления и узкие места в пользовательском потоке. В результате, разработчики получают возможность оптимизировать интерфейс, повысить его удобство и эффективность, что способствует улучшению пользовательского опыта и снижению количества ошибок при работе с приложением.

Представлен первоначальный пользовательский интерфейс.

AUI-Gym: Масштабирование автоматизированной разработки UI

Разработанная платформа AUI-Gym представляет собой масштабируемую среду для автоматизированной разработки и тестирования графических интерфейсов пользователя. В ее основе лежит обширный набор из 52 приложений и 1560 задач, что позволяет проводить всестороннюю оценку устойчивости и надежности разрабатываемых интерфейсов. Такой масштаб позволяет не только выявлять слабые места в автоматизированных процессах, но и проводить сравнительный анализ различных подходов к генерации и верификации пользовательских интерфейсов, обеспечивая возможность создания более отказоустойчивых и эффективных систем взаимодействия человека и компьютера. Среда AUI-Gym предоставляет уникальную возможность для глубокого изучения проблем автоматизации разработки UI и способствует прогрессу в данной области.

В рамках платформы AUI-Gym активно используется модель GPT-5 для автоматизации ключевых этапов разработки пользовательских интерфейсов. Данная модель выступает в роли генератора задач, предлагая направления для улучшения и расширения функциональности. После определения задачи, GPT-5 самостоятельно генерирует необходимый код, реализующий предложенные изменения. Завершающим этапом является автоматическая верификация сгенерированного кода, гарантирующая его корректность и соответствие поставленным требованиям. Такой интегрированный подход позволяет значительно ускорить и оптимизировать процесс разработки, обеспечивая непрерывную интеграцию и поставку высококачественных пользовательских интерфейсов.

Разработанная платформа AUI-Gym обеспечивает возможность непрерывной интеграции и доставки высококачественных пользовательских интерфейсов, оптимизированных для взаимодействия с агентами. Результаты тестирования демонстрируют впечатляющий уровень функциональной полноты в 81.5%, что свидетельствует о способности системы успешно выполнять широкий спектр задач. Особенно заметен прогресс в различных областях применения — от веб-страниц (Landing) и игр (Game) до мобильных приложений (App) — где наблюдается максимальное увеличение функциональной полноты на 31.4%. Данные показатели подтверждают эффективность подхода к автоматизированной разработке UI, позволяя создавать более надежные и удобные интерфейсы для пользователей и агентов.

Конвейер AUI-Gym позволяет создавать задачи для тестирования веб-приложений: запрос пользователя определяет требования, после чего GPT-5 генерирует варианты задач, которые дорабатываются экспертами, а затем верификатор создает правила для автоматической проверки успешности выполнения задач на целевом сайте.

Ориентация на агента: Приоритет надежных взаимодействий

В настоящее время наблюдается переход к философии проектирования пользовательских интерфейсов, ориентированной на агентов, что предполагает приоритет удобства использования и эффективности для автоматизированных систем, даже если это расходится с традиционными подходами, сосредоточенными на человеке. Такой сдвиг парадигмы обусловлен растущей сложностью и автономностью программных агентов, которым требуется интерфейс, оптимизированный для их специфических потребностей, а не для визуальных предпочтений человека. Вместо того чтобы просто адаптировать существующие интерфейсы, ориентированные на человека, данная концепция подразумевает создание новых, разработанных с учетом возможностей и ограничений агентов, что позволит им более эффективно взаимодействовать с системами и пользователями. В результате, появляется возможность для создания более интеллектуальных и отзывчивых пользовательских интерфейсов, способных к адаптации и самооптимизации.

В основе эффективного взаимодействия с автоматизированными агентами лежит обеспечение четкой видимости состояния системы и надежности ее компонентов. Принцип видимости состояния подразумевает, что любые изменения в работе агента — будь то обработка данных, выполнение операций или возникновение ошибок — должны немедленно и наглядно отражаться в пользовательском интерфейсе. Это позволяет агенту функционировать автономно, но при этом сохранять прозрачность для пользователя. В свою очередь, надежность взаимодействия гарантируется постоянной доступностью и работоспособностью ключевых элементов управления, даже в условиях нестабильной связи или высоких нагрузок. Реализация этих принципов позволяет создавать интерфейсы, ориентированные на потребности агентов, что, в конечном итоге, повышает общую эффективность и надежность всей системы взаимодействия.

Переход к ориентированному на агента дизайну интерфейсов открывает возможности для принципиально нового уровня взаимодействия человека и автоматизированных систем. Вместо адаптации интерфейса под ожидания пользователя, он проектируется с учетом потребностей агента — способности эффективно воспринимать информацию и выполнять задачи. Такой подход позволяет создать более устойчивые и предсказуемые системы, способные адаптироваться к изменяющимся условиям и обеспечивать бесперебойное функционирование даже в сложных ситуациях. В результате, пользователи получают не просто удобный, но и действительно интеллектуальный интерфейс, который предвосхищает потребности и предлагает оптимальные решения, значительно повышая общую продуктивность и эффективность работы с автоматизированными системами.

Представленная работа демонстрирует стремление к элегантности в проектировании пользовательских интерфейсов, где каждый элемент системы должен быть на своём месте, создавая целостность. Разработка AUI-Gym и CUA-Coder не просто автоматизирует тестирование GUI, но и переосмысливает саму концепцию взаимодействия, ориентируясь на удобство для агентов. Как однажды заметил Эндрю Ын: «Мы находимся в моменте, когда машинное обучение — это не только технология, но и способ улучшить качество жизни». Этот подход, где агенты выступают в роли судей, подчеркивает важность гармонии между формой и функцией, создавая интерфейсы, которые не просто работают, но и интуитивно понятны для новых форм взаимодействия.

Куда дальше?

Представленная работа, бесспорно, открывает новые горизонты в области автоматизированной разработки графических интерфейсов. Однако, элегантность решения не должна заслонять от взгляда остающиеся вопросы. Достижение функциональной полноты — это лишь первый шаг. Истинная гармония заключается в создании интерфейсов, не просто выполняющих задачи, но и предвосхищающих потребности агентов, взаимодействующих с ними. Необходимо углубить понимание того, как агент-центричный дизайн влияет на общую эффективность системы, а не только на успех отдельных задач.

Дальнейшие исследования должны быть направлены на преодоление ограничений, связанных с обобщением агентов и адаптацией к разнообразным сценариям использования. Простота и ясность — не прихоть, а необходимость. Интерактивная панель управления, как и любой инструмент, требует постоянной доработки и улучшения. Следует изучить возможности интеграции с более сложными системами, учитывающими контекст и предпочтения агентов, а также исследовать потенциал самообучающихся интерфейсов.

В конечном итоге, успех в этой области будет определяться не количеством автоматизированных тестов, а способностью создавать интерфейсы, которые не просто работают, а вдохновляют на взаимодействие. Истинная красота, как известно, кроется в простоте и функциональности, а значит, путь к совершенству долог и тернист, но неизбежно ведет к гармонии между человеком, машиной и агентом.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.15567.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-20 13:58