본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 GUI 에이전트의 효율성을 향상시키는 새로운 진화적 프레임워크를 제안합니다. 기존 LLM 기반 에이전트는 단계별 추론에 의존하여 반복적인 작업에서 비효율적인 면을 보이는 반면, 본 논문에서 제시하는 프레임워크는 에이전트의 작업 실행 이력을 기록하고 분석하여 반복적인 동작 순서를 식별합니다. 이를 통해 고수준의 단축키 역할을 하는 행동을 진화시켜 저수준 작업을 대체하고 효율성을 개선합니다. 실험 결과, 여러 기준 작업에서 기존 방법보다 효율성과 정확성 모두에서 뛰어난 성능을 보였으며, 코드는 오픈소스로 공개될 예정입니다.
