Автор: Денис Аветисян
Исследователи представили GUI-Owl-1.5 — продвинутого агента, способного эффективно взаимодействовать с графическими интерфейсами на различных платформах.
В статье рассматривается многоплатформенный агент GUI-Owl-1.5, использующий современные методы машинного обучения, включая модели vision-language и обучение с подкреплением для автоматизации взаимодействия с пользовательским интерфейсом.
Несмотря на значительный прогресс в области искусственного интеллекта, создание универсальных агентов для взаимодействия с графическими пользовательскими интерфейтами (GUI) на различных платформах остается сложной задачей. В данной работе представлена модель ‘Mobile-Agent-v3.5: Multi-platform Fundamental GUI Agents’ — современный GUI-агент, демонстрирующий передовые результаты на более чем 20 бенчмарках, включая автоматизацию, привязку к реальному миру, использование инструментов и работу с памятью. Модель GUI-Owl-1.5 достигает этих результатов благодаря инновационным подходам к сбору данных, обучению и алгоритмам обучения с подкреплением, включая новый алгоритм MRPO для масштабирования обучения в мультиплатформенной среде. Каковы перспективы дальнейшего развития подобных агентов для решения более сложных задач и адаптации к новым пользовательским интерфейсам?
Взгляд в Будущее Автоматизации: GUI-Owl-1.5 как Экосистема Интеллектуального Взаимодействия
Существующие инструменты автоматизации графического интерфейса пользователя (GUI) часто сталкиваются с серьезными трудностями при работе со сложными и динамически изменяющимися веб-приложениями. Традиционные подходы, основанные на жестком кодировании действий и идентификации элементов интерфейса, оказываются хрупкими и требуют постоянной адаптации при малейших изменениях в структуре или внешнем виде приложения. Это приводит к значительному увеличению затрат на поддержку и обслуживание автоматизированных процессов, поскольку любая модификация требует немедленного вмешательства и перенастройки. В результате, компании вынуждены тратить значительные ресурсы на поддержание работоспособности автоматизации, а не на использование ее преимуществ для решения бизнес-задач. Подобная ситуация особенно актуальна для веб-приложений, которые постоянно обновляются и развиваются, требуя от инструментов автоматизации высокой степени гибкости и адаптивности.
GUI-Owl-1.5 представляет собой принципиально новый подход к автоматизации графических интерфейсов, основанный на использовании фундаментальной модели, способной понимать и выполнять пользовательские инструкции на различных платформах. В отличие от традиционных инструментов, требующих детальной настройки и постоянной адаптации к изменениям интерфейса, данная система способна к обобщению и самостоятельному решению задач. Модель анализирует визуальные элементы и семантику интерфейса, что позволяет ей интерпретировать намерения пользователя, сформулированные в естественном языке, и выполнять соответствующие действия. Это значительно упрощает процесс создания автоматизированных рабочих процессов и повышает их надежность, поскольку система способна адаптироваться к изменениям в дизайне и структуре приложений без необходимости ручного вмешательства.
Система GUI-Owl-1.5 представляет собой агентский подход к автоматизации графических интерфейсов, направленный на существенное сокращение времени разработки и повышение надежности автоматизированных рабочих процессов. Вместо традиционного подхода, основанного на жестко запрограммированных скриптах, она использует интеллектуальных агентов, способных адаптироваться к изменениям в пользовательском интерфейсе и выполнять задачи, основываясь на высокоуровневых инструкциях. Это позволяет избежать постоянной перенастройки и обслуживания, характерных для существующих инструментов, и обеспечивает более стабильную работу автоматизированных процессов даже при внесении изменений в веб-приложение. Фактически, система способна самостоятельно «обучаться» и оптимизировать выполнение задач, минимизируя вероятность ошибок и повышая общую эффективность автоматизации.
Гибридный Цикл Данных: Питая Интеллектуальное Взаимодействие с GUI
Производительность GUI-Owl-1.5 обеспечивается “Гибридным циклом данных” — системой, объединяющей данные, полученные из симулированных сред и облачных платформ. Данный цикл использует виртуальные окружения для генерации больших объемов обучающих данных, необходимых для эффективного освоения паттернов взаимодействия с графическими интерфейсами. Интеграция с облачными платформами позволяет масштабировать процесс обучения и использовать данные из реальных пользовательских сценариев, дополняя синтетические данные, созданные в симуляции. Такой подход обеспечивает более широкое покрытие возможных вариантов интерфейсов и повышает надежность работы агента в различных условиях.
Система GUI-Owl-1.5 активно использует виртуальные окружения для генерации больших объемов обучающих данных, что позволяет эффективно изучать закономерности взаимодействия с графическим интерфейсом. Создание данных в виртуальной среде обеспечивает контролируемый и масштабируемый процесс, позволяющий генерировать сценарии, которые сложно или невозможно получить в реальных условиях. Этот подход значительно ускоряет обучение агента, позволяя ему быстро осваивать различные типы интерфейсов и адаптироваться к изменениям в их структуре. Большой объем данных, полученный таким образом, способствует повышению надежности и точности работы агента при взаимодействии с GUI.
Метод аугментации данных, основанный на веб-рендеринге, позволяет создавать реалистичные сценарии для обучения агента GUI-Owl-1.5. В процессе веб-рендеринга генерируются изображения и данные, имитирующие различные веб-интерфейсы и их динамическое поведение. Это позволяет значительно расширить обучающую выборку, включив в неё разнообразные визуальные представления элементов управления, шрифтов, раскладок и стилей, встречающихся в реальных веб-приложениях. Благодаря этому, агент получает возможность обобщать полученные знания и эффективно взаимодействовать с ранее не встречавшимися интерфейсами, повышая устойчивость и адаптивность системы к изменениям в веб-среде.
Система, лежащая в основе GUI-Owl-1.5, представляет собой замкнутый цикл, обеспечивающий непрерывное улучшение производительности агента и расширение его возможностей. Данная архитектура подразумевает постоянную генерацию данных, их анализ и использование результатов для корректировки алгоритмов обучения. Процесс включает в себя сбор данных из симулированных сред и облачных платформ, обучение на этих данных, применение полученных знаний для взаимодействия с графическим интерфейсом, и последующую оценку результатов. Эта оценка используется для дальнейшей оптимизации модели, что приводит к итеративному улучшению способности агента к обобщению и адаптации к новым, ранее не встречавшимся интерфейсам. Таким образом, система самообучается и масштабирует свои возможности без необходимости ручной перенастройки или вмешательства.
Улучшение Рассуждений с Помощью Цепочки Мыслей и Моделирования Мира
В GUI-Owl-1.5 реализован механизм CoT-синтеза (Chain-of-Thought), который дополняет данные о траекториях действий последовательным рассуждением, самоанализом и использованием памяти. Это позволяет агенту не просто фиксировать последовательность действий, но и формировать промежуточные выводы на каждом шаге, оценивать результаты и использовать накопленный опыт для улучшения последующих действий. CoT-синтез предполагает генерацию промежуточных шагов рассуждения, что позволяет более эффективно решать сложные задачи и повышает надежность действий в динамично меняющейся среде пользовательского интерфейса.
Моделирование мира позволяет агенту предсказывать изменения состояний графического интерфейса пользователя (GUI), что значительно повышает эффективность планирования и принятия решений. Этот процесс включает в себя построение внутренней репрезентации GUI и использование её для прогнозирования результатов действий. Агент, обладая способностью предвидеть, как GUI отреагирует на его действия, может выбирать оптимальные стратегии для достижения целей, избегая нежелательных состояний и сокращая количество необходимых шагов. Такой подход особенно важен в динамических средах, где GUI постоянно меняется в ответ на взаимодействие пользователя или внешние события.
В основе способности модели GUI-Owl-1.5 понимать визуальные элементы графического интерфейса лежит Qwen3-VL — мультимодальная модель, обученная на большом объеме данных, включающих изображения и текст. Qwen3-VL обеспечивает эффективное распознавание объектов, текста и их взаимосвязей внутри GUI, что позволяет модели извлекать значимую информацию из визуального представления. Особенностью Qwen3-VL является её способность к визуальному вопросно-ответному анализу (VQA), что позволяет модели не только идентифицировать элементы, но и интерпретировать их значения и функции в контексте пользовательского интерфейса, что критически важно для выполнения сложных задач автоматизации.
Применение методов Chain-of-Thought и моделирования мира позволяет агенту GUI-Owl-1.5 успешно решать более сложные задачи и адаптироваться к изменяющимся условиям. Благодаря способности к пошаговому рассуждению, рефлексии и использованию памяти, агент способен анализировать последовательности действий и предвидеть изменения состояния графического интерфейса. Это обеспечивает более эффективное планирование и принятие решений в динамичных средах, где стандартные подходы могут оказаться неэффективными. Улучшенная адаптивность особенно важна при взаимодействии с GUI, структура и поведение которых могут меняться.
Валидация и Бенчмаркинг на Различных Платформах
GUI-Owl-1.5 продемонстрировал выдающиеся результаты в ряде авторитетных бенчмарков для автоматизации графического интерфейса пользователя, включая VisualWebArena, OSWorld, AndroidWorld и MemGUI-Bench. Эти тесты, охватывающие широкий спектр задач — от веб-автоматизации до взаимодействия с мобильными приложениями и сложными десктопными окружениями — позволили оценить способность системы к точному распознаванию и взаимодействию с элементами GUI. Высокая производительность GUI-Owl-1.5 в этих бенчмарках указывает на его потенциал для эффективной автоматизации рутинных задач, повышения доступности программного обеспечения и создания более удобных пользовательских интерфейсов. Успешное прохождение этих тестов подтверждает надежность и универсальность системы в различных сценариях автоматизации.
В ходе тестирования на платформе OSWorld-Verified, система GUI-Owl-1.5 продемонстрировала значительное превосходство над существующими моделями автоматизации графического интерфейса. Достигнув точности в 52.9%, она превзошла показатели UI-TARS-2 и Qwen3-VL-235B-A22B-Think, подтверждая свою эффективность в решении сложных задач по взаимодействию с пользовательским интерфейсом. Этот результат указывает на повышенную способность GUI-Owl-1.5 к точному распознаванию и интерпретации элементов графического интерфейса, что делает ее перспективным инструментом для широкого спектра приложений автоматизации.
В ходе тестирования на ScreenSpot Pro, специализированном бенчмарке, оценивающем точность определения элементов графического интерфейса в изображениях высокого разрешения, система GUI-Owl-1.5 продемонстрировала передовые результаты, достигнув показателя в 80.3%. Данный результат свидетельствует о высокой эффективности алгоритмов, используемых для локализации и идентификации объектов на экранах с повышенной детализацией. Такая точность особенно важна для автоматизации задач, требующих взаимодействия со сложными и насыщенными графическими интерфейсами, и открывает новые возможности для разработки интеллектуальных систем автоматизации пользовательского взаимодействия.
В ходе тестирования на платформе AndroidWorld, система GUI-Owl-1.5 продемонстрировала точность в 71.6%, что позволяет констатировать её сопоставимую эффективность с моделью UI-TARS-2. Данный результат указывает на способность системы успешно распознавать и взаимодействовать с элементами графического интерфейса мобильных устройств на базе Android, что критически важно для автоматизации задач и обеспечения доступности приложений. Сопоставимость с результатами UI-TARS-2 подтверждает конкурентоспособность GUI-Owl-1.5 в области автоматизации пользовательского интерфейса на мобильных платформах и открывает перспективы для дальнейшего развития и оптимизации алгоритмов распознавания.
В основе архитектуры GUI-Owl-1.5 лежит протокол MCP (Model Context Protocol), обеспечивающий бесшовную интеграцию с различными внешними инструментами и сервисами. Этот подход позволяет значительно расширить функциональные возможности системы, выходя за рамки стандартных операций автоматизации графического интерфейса. Благодаря MCP, GUI-Owl-1.5 может эффективно взаимодействовать с другими программными решениями, такими как системы управления базами данных, API веб-сервисов и инструменты анализа данных, что делает её особенно ценной для создания комплексных и адаптивных автоматизированных рабочих процессов. По сути, протокол MCP выступает в роли универсального интерфейса, обеспечивающего гибкость и масштабируемость системы, а также упрощающего её адаптацию к меняющимся потребностям пользователей и новым технологическим вызовам.
Будущие Направления: К Совместной и Масштабируемой Автоматизации
Архитектура GUI-Owl-1.5 построена на принципах многоагентного взаимодействия, что позволяет создавать специализированных агентов, способных совместно решать сложные задачи. Каждый агент, обладая узкой специализацией, фокусируется на определенной части общей задачи, а координация между ними обеспечивает эффективное выполнение всей операции. Такой подход имитирует командную работу, где каждый участник вносит свой вклад, повышая общую производительность и надежность автоматизации. В отличие от монолитных систем, эта архитектура позволяет легко масштабировать автоматизацию, добавляя новых агентов для решения новых задач или повышения пропускной способности, а также обеспечивает устойчивость к ошибкам, поскольку отказ одного агента не обязательно приводит к сбою всей системы.
Внедрение совместной работы агентов в системе GUI-Owl-1.5 открывает принципиально новые возможности для повышения эффективности и масштабируемости автоматизации графических интерфейсов. Вместо того чтобы полагаться на одного универсального агента, способного выполнять все задачи, система позволяет создавать специализированные агенты, каждый из которых оптимизирован для конкретной подзадачи. Взаимодействуя и координируя свои действия, эти агенты способны решать сложные задачи быстрее и надежнее, чем при работе в одиночку. Такой подход не только увеличивает скорость автоматизации, но и позволяет системе легко адаптироваться к возрастающим объемам работы и новым типам задач, обеспечивая значительное повышение производительности и снижение затрат на обслуживание автоматизированных процессов.
Дальнейшие исследования сосредоточены на повышении способности агента обобщать полученный опыт и адаптироваться к новым, ранее не встречавшимся средам. Разрабатываются алгоритмы, позволяющие агенту эффективно переносить знания, полученные при работе с одним графическим интерфейсом, на другие, даже существенно отличающиеся по структуре и элементам управления. Особое внимание уделяется способности агента распознавать изменения в интерфейсе — например, перестановку кнопок или обновление меню — и оперативно корректировать свою стратегию действий. Это позволит создавать системы автоматизации, которые не требуют перенастройки при незначительных изменениях в программном обеспечении, значительно расширяя возможности и сферу применения GUI-Owl-1.5.
В конечном счете, GUI-Owl-1.5 призван предоставить разработчикам и пользователям мощный и универсальный инструмент для автоматизации любых рабочих процессов, осуществляемых через графический интерфейс. Эта платформа, благодаря своей гибкой архитектуре и возможности адаптации, способна значительно упростить взаимодействие с различными приложениями и системами. Автоматизация, реализуемая посредством GUI-Owl-1.5, охватывает широкий спектр задач — от рутинных операций и тестирования программного обеспечения до сложных бизнес-процессов и управления данными. В перспективе, это позволит высвободить ценное время и ресурсы, направляя их на более креативные и стратегически важные направления, а также повысить общую эффективность и надежность работы с цифровыми системами.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что создание устойчивых систем автоматизации GUI — это не инженерная задача, а скорее процесс культивирования. Авторы стремятся не к идеальному решению, а к созданию агента, способного адаптироваться и учиться на своих ошибках. Это напоминает слова Давида Гильберта: «Мы должны знать. Мы должны знать, что мы можем знать». GUI-Owl-1.5, с его акцентом на обучение с подкреплением и оптимизацию траектории, не стремится к непогрешимости, а скорее к постоянному совершенствованию, демонстрируя, что система, способная к эволюции, гораздо ценнее совершенной, но статичной конструкции. В этом исследовании авторы не просто строят систему, они создают среду для её развития.
Что Дальше?
Представленная работа, как и любая попытка обуздать хаос пользовательских интерфейсов, скорее выявляет пропасти в понимании, чем заполняет их. Автоматизация графической оболочки — это не создание инструмента, а взращивание сложной экосистемы, где каждый деплой — маленький апокалипсис несовместимости. Каждый архитектурный выбор, кажущийся элегантным сейчас, содержит в себе пророчество о будущей ошибке, о непредсказуемом поведении системы в новых условиях.
Основной вопрос, который остаётся без ответа, касается масштабируемости. Способность агента к обобщению — это иллюзия, подкреплённая тщательно отобранными бенчмарками. Когда же система столкнётся с интерфейсами, созданными не для автоматизации, а для человеческого восприятия, когда её столкнут с нелогичностью и противоречиями реального мира? Изучение внутренней репрезентации мира агентом, его “понимания” интерфейса, представляется более плодотворным, чем бесконечная гонка за улучшениями в обучении с подкреплением.
И, конечно, документация. Кто пишет пророчества после их исполнения? Настоящая ценность этой работы не в описании достигнутых результатов, а в выявлении тех мест, где система неизбежно споткнётся. Именно эти точки отказа и должны стать отправной точкой для дальнейших исследований, для взращивания более устойчивой, более адаптивной экосистемы.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.16855.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Предел возможностей: где большие языковые модели теряют разум?
- Временная запутанность: от хаоса к порядку
- Улучшение точности квантовых сенсоров: новый подход к подавлению шумов
- Квантовое программирование: Карта развивающегося мира
- ЭКГ-анализ будущего: От данных к цифровым биомаркерам
- Резонансы в тандеме: Управление светом в микрорезонаторах
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- За пределами стандартной точности: новая структура эффективной теории
- Тандем топ-кварков и бозона Хиггса: новые горизонты точности
- Квантовый шум: за пределами стандартных моделей
2026-02-20 10:25