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OS-Kairos: Adaptive Interaction for MLLM-Powered GUI Agents

Created by
  • Haebom

저자

Pengzhou Cheng, Zheng Wu, Zongru Wu, Aston Zhang, Zhuosheng Zhang, Gongshen Liu

개요

본 논문은 다중 모달 대규모 언어 모델 기반의 자율적 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 에이전트의 과도한 실행 문제를 해결하기 위해 OS-Kairos를 제안한다. OS-Kairos는 각 상호 작용 단계에서 신뢰도 수준을 예측하고 자율적으로 행동할지 또는 인간의 개입을 요청할지 효율적으로 결정하는 적응형 GUI 에이전트이다. 이는 상호 작용 단계에 신뢰도 점수를 주석하는 협업적 프로빙과 이러한 신뢰도 점수를 활용하여 적응적 상호 작용 능력을 이끌어내는 신뢰도 기반 상호 작용이라는 두 가지 주요 메커니즘을 통해 개발되었다. 실험 결과, OS-Kairos는 복잡한 시나리오를 포함하는 커스터마이즈된 데이터셋과 AITZ 및 Meta-GUI와 같은 기존 벤치마크에서 기존 모델보다 상당히 우수한 성능을 보이며, 작업 성공률을 24.59%~87.29% 향상시켰다. OS-Kairos는 실제 GUI 상호 작용을 위한 효과성, 일반성, 확장성, 효율성을 우선시하는 적응형 인간-에이전트 협업을 가능하게 한다. 데이터셋과 코드는 깃허브에서 공개되었다.

시사점, 한계점

시사점:
자율 GUI 에이전트의 과도한 실행 문제에 대한 효과적인 해결책 제시
신뢰도 기반 상호 작용을 통한 적응형 인간-에이전트 협업 개선
복잡한 시나리오에서의 작업 성공률을 크게 향상
효과성, 일반성, 확장성, 효율성을 갖춘 실제 GUI 상호 작용 지원
데이터셋과 코드 공개를 통한 연구의 재현성 및 확장성 제고
한계점:
제시된 데이터셋의 일반화 가능성 및 범용성에 대한 추가 검증 필요
다양한 유형의 GUI 및 사용자 상호 작용에 대한 적용 가능성 평가 필요
예측된 신뢰도의 정확성 및 신뢰도 측정 방식의 한계점 분석 필요
실제 환경에서의 성능 및 안정성에 대한 추가적인 연구 필요
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