Память действий: как научить ИИ эффективно работать с графическим интерфейсом

Автор: Денис Аветисян

Новая система EchoTrail-GUI позволяет агентам с искусственным интеллектом самостоятельно обучаться и накапливать опыт взаимодействия с графическим интерфейсом, повышая их надежность и эффективность.

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"

Архитектура EchoTrail-GUI предполагает трёхступенчатый процесс: самообучение агента-исследователя с помощью критика, динамическое извлечение наиболее релевантных траекторий из долговременной памяти для решения новых задач и, наконец, усиление логических выводов агента-исполнителя за счёт внедрения извлечённых воспоминаний, что позволяет ему эффективно мыслить, действовать и наблюдать для достижения поставленной цели.

Исследователи представили фреймворк EchoTrail-GUI, использующий самообучение и накопление опыта для улучшения работы агентов, взаимодействующих с графическим интерфейсом.

Современные агенты для автоматизации графических интерфейсов, несмотря на успехи в области больших визуально-языковых моделей, часто страдают от неспособности использовать накопленный опыт. В данной работе представлена система ‘EchoTrail-GUI: Building Actionable Memory for GUI Agents via Critic-Guided Self-Exploration’, предлагающая новый подход к формированию «оперативной памяти» для агентов, позволяющий им автономно обучаться на успешных траекториях взаимодействия с интерфейсами. Предложенный фреймворк значительно повышает эффективность и надежность автоматизации, обеспечивая существенный прирост в успехе выполнения задач. Сможет ли подобный подход приблизить нас к созданию действительно интеллектуальных агентов, способных к адаптивному и долгосрочному обучению?

Цифровая Амнестия: Преодолевая Ограничения Автоматизации GUI

Современные агенты графического интерфейса, несмотря на впечатляющие возможности, основанные на больших языковых моделях и обработке изображений, сталкиваются с проблемой “цифровой амнезии”. Суть её заключается в неспособности сохранять и эффективно использовать накопленный опыт взаимодействия с приложениями. Агент, успешно выполнивший задачу в прошлом, может вновь столкнуться с трудностями при повторении аналогичной операции, поскольку не способен извлечь и применить ранее полученные знания о расположении элементов интерфейса или последовательности действий. Это ограничение существенно замедляет развитие по-настоящему автономных систем, способных выполнять сложные, многошаговые задачи в реальных пользовательских сценариях и требует разработки новых подходов к сохранению и использованию контекстной информации.

Традиционные методы автоматизации графического интерфейса, опирающиеся исключительно на Деревья Доступности, демонстрируют ограниченную приспособляемость к постоянно меняющимся интерфейсам и потребностям пользователя. Эти деревья, хоть и предоставляют структурированное представление элементов управления, зачастую не способны отразить динамические изменения, возникающие в результате анимаций, обновлений контента или перекомпоновки элементов. Вследствие этого, агенты, полагающиеся исключительно на них, сталкиваются с трудностями при взаимодействии с современными веб-приложениями и десктопными программами, где интерфейс может активно меняться в процессе работы. Неспособность адаптироваться к этим изменениям приводит к сбоям в автоматизации, требуя постоянного перенастраивания и обновления скриптов, что делает систему хрупкой и неэффективной в долгосрочной перспективе.

Ограниченность возможностей запоминать и использовать прошлый опыт существенно замедляет создание по-настоящему автономных агентов, способных выполнять сложные, многоэтапные задачи в реальных приложениях. Отсутствие “долговременной памяти” приводит к тому, что такие агенты вынуждены постоянно “переобучаться” при каждом новом взаимодействии с интерфейсом, что неэффективно и непрактично. Это особенно критично в сценариях, требующих последовательного выполнения действий, например, при заполнении сложных форм или автоматизации бизнес-процессов, где даже небольшая ошибка, вызванная забыванием предыдущих шагов, может привести к серьезным последствиям. Поэтому разработка механизмов, позволяющих агентам сохранять и использовать контекст прошлых взаимодействий, является ключевой задачей для создания интеллектуальных систем автоматизации.

Визуализация UMAP показывает высокую семантическую согласованность и разнообразие между инструкциями из набора данных AndroidLab (оранжевый цвет) и траекториями, исследованными нашей системой (синий цвет).

EchoTrail-GUI: Архитектура Когнитивной Памяти для GUI Агентов

Архитектура EchoTrail-GUI использует цикл «обучение-запоминание-применение», имитирующий когнитивные процессы человека, для создания надежной оперативной памяти для агентов, взаимодействующих с графическим интерфейсом пользователя. Этот цикл позволяет агенту накапливать опыт взаимодействия с GUI, формируя базу данных прошлых траекторий действий. В процессе обучения агент анализирует результаты своих действий и извлекает полезные паттерны. Затем эта информация сохраняется в оперативной памяти, и в дальнейшем используется для выбора оптимальных действий в текущей ситуации, что позволяет агенту адаптироваться к новым задачам и эффективно решать поставленные цели. Использование данного цикла обеспечивает гибкость и устойчивость агента к изменениям в окружающей среде.

В основе EchoTrail-GUI лежит процесс автономного формирования базы памяти на основе прошлых траекторий, осуществляемый посредством обучения с критикой и самообучения. Агент самостоятельно генерирует различные последовательности действий в среде GUI, а качество каждой траектории оценивается с помощью Reward Model — модели вознаграждения, определяющей соответствие действий поставленной задаче. Критик, являющийся частью системы, предоставляет обратную связь, направляя процесс самообучения и способствуя отбору наиболее эффективных траекторий для включения в память. Этот подход позволяет создать базу данных опыта, оптимизированную для решения задач в графическом интерфейсе, без необходимости ручной разметки или предварительного обучения на размеченных данных.

В основе EchoTrail-GUI лежит механизм инъекции памяти (Memory Injection), который предполагает извлечение релевантных эпизодов из накопленного опыта для формирования текущих действий агента. Этот процесс осуществляется путем поиска в базе данных траекторий наиболее близких по контексту к текущей ситуации, после чего извлеченные данные используются для корректировки стратегии агента. Такое использование прошлого опыта позволяет агенту обобщать знания и адаптироваться к новым, ранее не встречавшимся ситуациям, значительно повышая его эффективность и надежность в динамичной среде графического интерфейса. Реализация механизма включает в себя векторное представление состояний и траекторий, что позволяет осуществлять быстрый и точный поиск наиболее подходящих воспоминаний.

В отличие от традиционных подходов к созданию агентов для графических интерфейсов, которые часто полагаются на заранее заданные правила или обучение с подкреплением без учета предыдущего опыта, EchoTrail-GUI использует механизм Retrieval-Augmented Generation (RAG). Это позволяет агенту извлекать релевантные фрагменты из своей оперативной памяти — накопленные траектории взаимодействия с интерфейсом — и использовать их в качестве контекста для принятия текущих решений. Такой подход значительно повышает производительность агента за счет улучшения осведомленности о контексте и способности адаптироваться к новым ситуациям, поскольку каждое действие формируется не только текущими входными данными, но и знаниями, полученными из прошлых взаимодействий. Это обеспечивает более надежное и гибкое поведение агента в динамичной среде графического интерфейса.

Гибридный Поиск: Максимизация Извлечения Релевантной Памяти

Для максимизации полноты извлечения релевантных траекторий реализована гибридная стратегия поиска, объединяющая плотное (Dense) и разреженное (Sparse) извлечение. Плотное извлечение основано на семантической близости, позволяя находить траектории, схожие по смыслу, даже при отсутствии точного совпадения ключевых слов. Разреженное извлечение, напротив, использует сопоставление ключевых слов для идентификации траекторий, содержащих конкретные термины. Комбинирование этих двух подходов позволяет преодолеть ограничения каждого из методов по отдельности, обеспечивая более широкий охват и высокую вероятность обнаружения подходящих исторических данных для текущей задачи.

Комбинирование плотного (Dense Retrieval) и разреженного (Sparse Retrieval) методов поиска позволяет преодолеть ограничения, присущие каждому из них по отдельности. Разреженный поиск, основанный на точном совпадении ключевых слов, обеспечивает высокую точность, но может упустить релевантные траектории, сформулированные иными словами. Плотный поиск, использующий семантическую близость, расширяет охват поиска, но может возвращать результаты с низкой точностью. Интеграция этих двух подходов обеспечивает как высокую точность, выявляя наиболее подходящие траектории, так и широкий охват, гарантируя, что не будут пропущены потенциально полезные данные, что критически важно для эффективного извлечения релевантного опыта из прошлого.

В процессе обучения с подкреплением, механизм Progressive Intent Focus, интегрированный в Critic-Guided Self-Exploration, позволяет уточнять выбор траекторий обучения. Данная интеграция работает путем динамической корректировки весов, присваиваемых различным действиям, с учетом текущей цели агента. Это достигается за счет использования критика для оценки релевантности каждого действия относительно поставленной задачи и последующего усиления вероятности выбора действий, наиболее соответствующих намерениям агента. В результате, агент концентрируется на изучении траекторий, которые непосредственно способствуют достижению текущей цели, повышая эффективность обучения и сокращая время, необходимое для освоения сложного поведения.

EchoTrail-GUI формирует детальное представление о состоянии графического интерфейса и истории взаимодействий, используя скриншоты и записи действий пользователя. Скриншоты позволяют визуально зафиксировать текущий вид интерфейса, включая все отображаемые элементы и их состояние. Записи действий пользователя, такие как клики мыши, нажатия клавиш и перемещения курсора, фиксируют последовательность операций, выполненных в приложении. Комбинация визуальной информации и данных о действиях позволяет системе эффективно индексировать и извлекать релевантные фрагменты взаимодействия, что необходимо для последующего анализа и применения накопленного опыта.

В ходе последовательных этапов исследования наблюдается увеличение доли высококачественных траекторий, полученных на примерах приложений из AndroidWorld.

Результаты и Влияние: Взгляд в Будущее Автономных Агентов

Результаты тестирования на платформах AndroidWorld и AndroidLab демонстрируют существенный прирост показателей успешности выполнения задач и промежуточных целей по сравнению с базовыми моделями. В ходе экспериментов зафиксировано значительное повышение эффективности автоматизированного взаимодействия с мобильными приложениями, что свидетельствует о способности системы успешно справляться с разнообразными сценариями использования. Данные исследования подтверждают, что предложенный подход позволяет добиться более надежного и точного выполнения пользовательских задач в динамичной среде мобильных устройств, обеспечивая заметное улучшение пользовательского опыта и открывая новые возможности для автоматизации.

Исследования, проведенные на платформе AndroidLab, демонстрируют впечатляющее повышение эффективности системы EchoTrail-GUI. В частности, данный фреймворк более чем вдвое увеличивает показатель успешности выполнения задач по сравнению с использованием базовой модели Qwen2.5-VL-72B-Instruct. Этот значительный прирост производительности указывает на то, что разработанный подход к управлению и навигации в Android-приложениях существенно превосходит существующие методы, позволяя более надежно и эффективно достигать поставленных целей даже в сложных сценариях взаимодействия с интерфейсом.

Исследования показали, что разработанный фреймворк демонстрирует высокую приспособляемость к изменяющимся интерфейсам и сложным задачам, стабильно превосходя другие модели в критических сценариях. Способность системы эффективно функционировать в динамичных условиях, где элементы интерфейса и требуемые действия постоянно меняются, является ключевым преимуществом. В сложных приложениях, требующих последовательного выполнения нескольких шагов для достижения цели, фреймворк демонстрирует повышенную надежность и точность, обеспечивая успешное выполнение даже самых непростых операций. Эта адаптивность позволяет системе справляться с широким спектром задач и приложений, подтверждая её универсальность и потенциал для дальнейшего развития.

В ходе исследований было зафиксировано почти 20-процентное увеличение доли высококачественных траекторий при использовании системы в сложных приложениях, таких как OsmAnd и VLC, в процессе изучения интерфейса. Этот показатель свидетельствует о значительном улучшении способности системы к эффективной навигации и выполнению задач в условиях динамически меняющегося окружения. В частности, в приложениях, требующих точного взаимодействия с графическим интерфейсом и обработки большого объема информации, система продемонстрировала повышенную устойчивость и точность, что позволяет ей успешно справляться со сложными сценариями использования и обеспечивать более плавный и интуитивно понятный пользовательский опыт.

В основе EchoTrail-GUI лежит использование открытых больших визуально-языковых моделей, таких как Qwen2.5-VL-72B-Instruct, что обеспечивает широкую доступность и способствует развитию коллективного сотрудничества. Этот подход позволяет исследователям и разработчикам по всему миру не только изучать и адаптировать систему, но и вносить свой вклад в её улучшение, не ограничиваясь проприетарными решениями. Открытый исходный код способствует прозрачности, воспроизводимости результатов и ускоряет инновации в области автоматизации взаимодействия с пользовательскими интерфейсами, создавая условия для коллективного прогресса и расширения возможностей системы.

Анализ чувствительности показал, что количество внедренных воспоминаний (KK) оказывает значительное влияние на успешность выполнения задач в AndroidWorld.

Перспективы Развития: К Непрерывному Обучению Автономных Агентов

В рамках развития системы EchoTrail-GUI предполагается внедрение механизмов непрерывного обучения, позволяющих агентам адаптироваться и совершенствовать свои навыки без необходимости повторного обучения с нуля. Этот подход основан на идее, что агент должен накапливать опыт взаимодействия с графическим интерфейсом, используя полученные данные для улучшения своих стратегий и повышения эффективности выполнения задач. Вместо того, чтобы полагаться на заранее заданные модели, система будет самостоятельно корректировать свои действия на основе обратной связи от среды, что позволит ей эффективно функционировать в динамически меняющихся условиях и решать новые задачи без вмешательства человека. Такая адаптивность критически важна для создания по-настоящему интеллектуальных агентов, способных к долгосрочному взаимодействию с цифровыми средами.

Исследование методов дистилляции знаний и трансферного обучения представляется ключевым для повышения эффективности и масштабируемости разработанной платформы. Дистилляция знаний позволит переносить опыт, накопленный сложными моделями, в более компактные и быстрые, сохраняя при этом высокую точность. Трансферное обучение, в свою очередь, позволит агентам быстро адаптироваться к новым задачам и интерфейсам, используя знания, полученные при решении схожих проблем. Внедрение этих техник не только снизит вычислительные затраты и требования к ресурсам, но и обеспечит возможность непрерывного обучения и адаптации агентов к изменяющимся условиям, открывая новые перспективы для автоматизации и повышения продуктивности в различных цифровых средах.

Внедрение усовершенствованных алгоритмов рассуждений и планирования открывает перспективы для создания GUI-агентов, способных решать задачи возрастающей сложности. Исследования в данной области направлены на то, чтобы агенты не просто реагировали на действия пользователя, но и самостоятельно формировали стратегии достижения целей, учитывая различные ограничения и возможности цифровой среды. Разработка таких алгоритмов предполагает использование методов поиска оптимальных решений, построение моделей поведения и прогнозирование последствий действий. В конечном итоге, это позволит агентам автономно выполнять многоэтапные задачи, адаптироваться к меняющимся условиям и эффективно взаимодействовать со сложными пользовательскими интерфейсами, значительно расширяя сферу их применения и повышая уровень автоматизации.

В конечном итоге, стремлением является создание GUI-агентов, способных беспрепятственно взаимодействовать с цифровыми средами, расширяя возможности пользователей и автоматизируя рутинные процессы. Эти агенты призваны стать интеллектуальными помощниками, способными адаптироваться к изменяющимся условиям и самостоятельно выполнять задачи, требующие взаимодействия с графическим интерфейсом. Разработка таких агентов предполагает не только совершенствование алгоритмов распознавания и управления, но и создание механизмов обучения, позволяющих им накапливать опыт и повышать эффективность работы. В перспективе, подобные агенты могут значительно упростить повседневные задачи, освободив пользователей от монотонной работы и позволив им сосредоточиться на более творческих и важных делах.

Исследование демонстрирует, что создание структурированной памяти взаимодействия, как в EchoTrail-GUI, позволяет агентам GUI не просто следовать инструкциям, но и адаптироваться к новым ситуациям, значительно повышая их надежность. Этот подход особенно ценен, поскольку позволяет агенту учиться на собственных ошибках и извлекать уроки из успешных действий. Как однажды заметил Марвин Мински: «Лучший способ понять — это построить». В данном случае, построение памяти успешных взаимодействий становится ключом к более эффективному и гибкому автоматизированному управлению графическим интерфейсом, позволяя системе развиваться за счет самообучения и анализа собственного опыта.

Куда Ведет Эхо?

Представленная работа демонстрирует способность агентов накапливать опыт взаимодействия с графическими интерфейсами, но возникает вопрос: а что, если само понятие “успешного” взаимодействия — лишь локальный оптимум? Что, если истинная эффективность заключается не в повторении отработанных траекторий, а в систематическом нарушении установленных правил, в поиске багов в логике интерфейса, которые позволяют достичь цели обходными путями? Возможно, “шум” в опыте — не помеха, а сигнал о скрытых возможностях, о неявных связях в системе.

Перспективы развития лежат не только в расширении объема памяти агента, но и в разработке механизмов, позволяющих ему критически оценивать накопленный опыт, отбрасывать ложные корреляции и выделять действительно значимые паттерны. Интересно исследовать возможность интеграции с моделями, способными генерировать не просто действия, но и гипотезы о структуре интерфейса, о его уязвимостях. Агент, способный “взломать” интерфейс, не просто автоматизирует рутинные задачи, но и расширяет границы возможного.

В конечном счете, задача состоит не в создании идеального исполнителя, а в построении системы, способной к самообучению и саморазвитию. Эхо прошлого — лишь отправная точка. Настоящий прогресс лежит в умении услышать тишину между действиями, увидеть возможности там, где другие видят лишь ограничения.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.19396.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-23 18:33