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Agent S2: A Compositional Generalist-Specialist Framework for Computer Use Agents

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저자

Saaket Agashe, Kyle Wong, Vincent Tu, Jiachen Yang, Ang Li, Xin Eric Wang

개요

Agent S2는 다양한 일반 및 전문 모델에 인지적 책임을 위임하는 새로운 구성 기반의 컴퓨터 사용 에이전트이다. GUI 요소의 정확한 위치 파악을 위한 혼합 지정 기법(Mixture-of-Grounding)과 진화하는 관찰에 따라 여러 시간 척도에서 동적으로 행동 계획을 개선하는 사전적 계층적 계획(Proactive Hierarchical Planning)을 제안한다. 다양한 컴퓨터 사용 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성하며, OSWorld 15단계 및 50단계 평가에서 기존 최고 에이전트(Claude Computer Use 및 UI-TARS) 대비 각각 18.9% 및 32.7%의 성능 향상을 보였다. 또한 WindowsAgentArena와 AndroidWorld에서도 기존 최고 성능을 상당히 능가하는 결과를 나타냈다.

시사점, 한계점

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시사점:
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다양한 일반 및 전문 모델을 활용한 구성 기반 접근 방식을 통해 컴퓨터 사용 에이전트의 성능을 크게 향상시켰다.
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혼합 지정 기법과 사전적 계층적 계획을 통해 GUI 요소의 정확한 위치 파악과 장기 계획 수립의 어려움을 해결했다.
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OSWorld, WindowsAgentArena, AndroidWorld 등 다양한 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성하며 우수한 일반화 성능을 입증했다.
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공개된 코드를 통해 재현성과 추가 연구를 가능하게 했다.
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한계점:
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제시된 벤치마크 외 다른 환경에서의 성능은 아직 검증되지 않았다.
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모델의 복잡성 증가에 따른 계산 비용 및 자원 소모에 대한 분석이 부족하다.
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실제 사용 환경에서의 안정성과 견고성에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
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특정 작업에 대한 전문 모델의 개발 및 관리에 대한 어려움이 존재할 수 있다.
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