본 논문은 다중 모달 대규모 언어 모델 기반의 자율적 GUI 에이전트의 과도한 실행 문제를 해결하기 위해 OS-Kairos를 제안한다. OS-Kairos는 각 상호작용 단계에서 신뢰 수준을 예측하고 자율적으로 행동할지 또는 인간의 개입을 요청할지 효율적으로 결정하는 적응형 GUI 에이전트이다. 이는 상호작용 단계에 신뢰 점수를 주석하는 협업적 프로빙과 이러한 신뢰 점수를 활용하여 적응적 상호작용 능력을 이끌어내는 신뢰 기반 상호작용이라는 두 가지 주요 메커니즘을 통해 개발되었다. 실험 결과, OS-Kairos는 복잡한 시나리오를 특징으로 하는 커스터마이즈된 데이터셋과 AITZ 및 Meta-GUI와 같은 기존 벤치마크에서 기존 모델보다 상당히 우수한 성능을 보이며, 작업 성공률이 24.59%~87.29% 향상되었다. OS-Kairos는 효과성, 일반성, 확장성 및 효율성을 우선시하여 실제 세계 GUI 상호작용을 위한 적응형 인간-에이전트 협업을 가능하게 한다. 데이터셋과 코드는 깃허브에서 공개된다.
