Автор: Денис Аветисян
Представлен OmegaUse — система, способная автономно выполнять задачи в различных приложениях, используя инновационный подход к обучению и построению данных.
OmegaUse — это универсальный GUI-агент, построенный на параметрически-эффективной архитектуре Mixture-of-Experts, с использованием высококачественного конвейера создания данных и стратегии раздельного обучения.
Автоматизация взаимодействия с графическим интерфейсом пользователя остается сложной задачей, несмотря на значительный прогресс в области искусственного интеллекта. В данной работе представлен OmegaUse: Building a General-Purpose GUI Agent for Autonomous Task Execution — универсальный агент для выполнения задач в GUI на мобильных и десктопных платформах, основанный на архитектуре Mixture-of-Experts и усиленный конвейером создания высококачественных данных и отсоединенной стратегией обучения. Достигнуты передовые результаты на различных бенчмарках, включая 96.3% на ScreenSpot-V2 и 79.1% успешных шагов на AndroidControl, что демонстрирует конкурентоспособность предложенного подхода. Сможет ли OmegaUse стать основой для создания действительно автономных и интеллектуальных помощников, способных эффективно взаимодействовать с любым программным обеспечением?
Призраки Автоматизации: Почему GUI Всё Ещё Не Поддаются
Традиционные методы автоматизации сталкиваются со значительными трудностями при работе с современными графическими пользовательскими интерфейсами (GUI). В отличие от автоматизации текстовых интерфейсов или командной строки, GUI характеризуются высокой динамичностью и визуальной сложностью. Элементы интерфейса могут меняться в зависимости от контекста, версии программного обеспечения или даже предпочтений пользователя, что делает создание устойчивых и надежных автоматизированных сценариев особенно сложной задачей. Автоматизация, основанная на жестко заданных координатах или пиксельных сравнениях, становится хрупкой и подверженной ошибкам даже при незначительных изменениях в визуальном оформлении. Кроме того, современные GUI часто используют сложные иерархии элементов и динамическую загрузку контента, что требует от систем автоматизации способности эффективно анализировать и взаимодействовать с этими сложными структурами.
Существующие методы автоматизации графических интерфейсов пользователя зачастую полагаются на хрупкие эвристики или требуют значительной ручной настройки, что существенно ограничивает их возможности адаптации и масштабируемости. Данный подход делает системы уязвимыми к даже незначительным изменениям в дизайне или функциональности приложения, требуя постоянной перенастройки и обслуживания. В результате, автоматизация становится трудоемкой и дорогостоящей, а ее эффективность снижается при малейших отклонениях от изначально запрограммированных сценариев. Подобная зависимость от жестко заданных правил препятствует созданию действительно гибких и интеллектуальных систем, способных самостоятельно адаптироваться к динамически меняющимся условиям и обеспечивать надежную автоматизацию в долгосрочной перспективе.
OmegaUse: Архитектура, Которая Не Боится Изменений
OmegaUse представляет собой универсального GUI-агента, построенного на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE). Использование MoE позволяет эффективно масштабировать вычислительные ресурсы и, следовательно, способность к рассуждению. В основе MoE лежит разделение модели на несколько «экспертов», каждый из которых специализируется на определенном подмножестве задач или типов данных. Маршрутизатор динамически выбирает, какие эксперты наиболее подходят для обработки конкретного запроса, что позволяет значительно повысить эффективность и производительность по сравнению с традиционными монолитными моделями. Это особенно важно для GUI-агентов, которым требуется обрабатывать широкий спектр визуальных элементов и действий пользователя.
Обучение с учителем (Supervised Fine-Tuning, SFT) в архитектуре OmegaUse используется для формирования базового синтаксиса взаимодействия с графическим интерфейсом, определяя начальные правила обработки пользовательских действий и ответов системы. В дальнейшем, оптимизация групповой относительной политики (Group Relative Policy Optimization, GRPO) позволяет уточнить пространственную ориентацию агента и последовательность планирования действий. GRPO, в частности, обеспечивает более точное определение координат элементов интерфейса и формирование последовательности шагов для достижения поставленной задачи, что повышает эффективность и надежность взаимодействия агента с пользовательским окружением.
Сбор Данных: Искусство Создания Надежной Основы
Для создания комплексного обучающего корпуса используется иерархический конвейер данных, объединяющий открытые наборы данных, автоматически синтезированные траектории и демонстрации экспертов. Открытые наборы данных обеспечивают базовый объем информации, в то время как автоматическая генерация траекторий позволяет расширить разнообразие обучающих примеров и охватить широкий спектр сценариев. Демонстрации, полученные от экспертов, гарантируют высокое качество и точность данных, служа эталоном для обучения. Иерархическая структура конвейера позволяет эффективно обрабатывать и интегрировать данные из различных источников, обеспечивая масштабируемость и гибкость процесса создания обучающего корпуса.
Для обеспечения разнообразия и точности обучающих данных используется комбинация автоматического синтеза траекторий и сбора экспертных демонстраций. Автоматический синтез генерирует большое количество разнообразных траекторий, покрывая широкий спектр возможных сценариев и ситуаций, что позволяет модели обучаться на более общем наборе данных. Параллельно, сбор экспертных демонстраций, выполненных опытными пользователями, обеспечивает высокую точность и реалистичность траекторий, служа надежным ориентиром для обучения. Комбинирование этих двух подходов позволяет получить обучающий корпус, который одновременно охватывает широкий спектр возможных сценариев и содержит высококачественные, достоверные примеры поведения.
Для повышения точности пространственной локализации при взаимодействии с графическим интерфейсом пользователя (GUI) используется двухкомпонентная функция вознаграждения. Ключевым элементом этой функции является вознаграждение за нахождение внутри ограничивающей рамки (Inside-of-Bounding-Box Reward), которое стимулирует агента к точным действиям, направленным на целевые элементы GUI. Вознаграждение начисляется при условии, что действия агента приводят к расположению курсора или интерактивного элемента внутри предопределенной ограничивающей рамки, соответствующей целевому объекту. Величина вознаграждения может быть как фиксированной, так и зависеть от степени перекрытия, обеспечивая более тонкую настройку поведения агента.
Экспериментальная Проверка: Когда Теория Встречает Реальность
В ходе тестирования OmegaUse продемонстрировала передовые результаты на двух ключевых бенчмарках. На наборе данных AndroidControl система достигла 79.1% успешности выполнения шагов, что является наивысшим показателем среди существующих решений. Кроме того, на бенчмарке ScreenSpot-V2 OmegaUse обеспечила точность в 96.3%, подтверждая свою высокую эффективность в задачах визуального анализа и взаимодействия с графическим интерфейсом.
Проведенная оценка OmegaUse на платформе OS-Nav, включающей среды ChiM-Nav и Ubu-Nav, продемонстрировала его широкую применимость в различных графических пользовательских интерфейсах. В ходе тестирования на ChiM-Nav была достигнута эффективность в 74.24% успешных шагов, а средняя эффективность на Ubu-Nav составила 55.9% успешных шагов. Данные результаты подтверждают способность OmegaUse адаптироваться к различным GUI и обеспечивать стабильную работу в неоднородных средах.
Результаты тестирования OmegaUse демонстрируют его превосходную способность к обобщению и адаптации к новым GUI-взаимодействиям по сравнению с существующими подходами. Достижение 79.1% успешных шагов на AndroidControl, 96.3% точности на ScreenSpot-V2, а также 74.24% на ChiM-Nav и 55.9% в среднем на Ubu-Nav подтверждает эффективность OmegaUse в различных графических средах и указывает на его способность успешно решать задачи, не встречавшиеся в процессе обучения. Данные показатели свидетельствуют о более высокой устойчивости и гибкости системы при работе с незнакомыми элементами интерфейса.
Будущее Автоматизации: От Реактивности к Интеллекту
OmegaUse представляет собой существенный прорыв в области автоматизации графических интерфейсов, демонстрируя способность адаптироваться к сложным и динамически меняющимся условиям. В отличие от традиционных методов, основанных на жёстких правилах и шаблонах, данная система использует передовые алгоритмы машинного обучения для распознавания и взаимодействия с элементами интерфейса. Это позволяет ей успешно справляться с задачами, которые ранее требовали ручного вмешательства, например, автоматическое заполнение форм, навигация по веб-сайтам и взаимодействие со сложными приложениями. Способность к адаптации особенно важна в контексте постоянно развивающихся пользовательских интерфейсов, где традиционные подходы быстро устаревают. Система демонстрирует высокую эффективность в обработке различных типов интерфейсов, включая веб-приложения, десктопные программы и мобильные приложения, открывая новые возможности для автоматизации рутинных задач и повышения производительности.
Архитектура OmegaUse, отличающаяся масштабируемостью и надежной системой обучения, делает её универсальной платформой для широкого спектра применений. Система способна эффективно использоваться в создании инструментов для повышения доступности интерфейсов для людей с ограниченными возможностями, автоматизируя взаимодействие с графическим интерфейсом и упрощая выполнение задач. Кроме того, OmegaUse предоставляет мощный инструмент для роботизированной автоматизации процессов (RPA), позволяя автоматизировать рутинные задачи, снижать количество ошибок и повышать производительность в различных отраслях. Благодаря гибкости и расширяемости платформы, её можно адаптировать для решения специфических задач в сфере тестирования программного обеспечения, управления данными и многих других областях, где требуется автоматизация взаимодействия с пользовательским интерфейсом.
Дальнейшие исследования в рамках OmegaUse направлены на повышение способности системы к обучению на ограниченном объеме данных и обобщению полученных знаний для взаимодействия с ранее не встречавшимися элементами графического интерфейса. Такой подход позволит значительно расширить возможности интеллектуальной автоматизации, сделав её более гибкой и адаптивной к постоянно меняющимся условиям. Успешная реализация этих задач откроет новые перспективы для разработки инструментов повышения доступности, автоматизации рутинных задач и создания интеллектуальных роботов, способных эффективно взаимодействовать с разнообразными программными приложениями без необходимости предварительного программирования или ручной настройки.
Исследование, посвящённое OmegaUse, вызывает утомлённое понимание неизбежного. Авторы строят элегантную архитектуру, оптимизируют пайплайн данных, добиваются впечатляющих результатов на бенчмарках… всё это, конечно, похвально. Но опыт подсказывает, что через пару лет появятся новые фреймворки, новые типы GUI, и все эти оптимизации потребуют переработки. Как говаривал Клод Шеннон: «Теория коммуникации — это, по сути, способ передавать информацию, а вся информация — это шум». В данном случае, OmegaUse — это попытка структурировать шум пользовательских интерфейсов, но шум всегда найдёт способ просочиться. И через некоторое время, эта стройная система станет очередным техдолгом, требующим постоянного обслуживания и адаптации.
Что дальше?
Представленная работа, безусловно, добавляет ещё один слой абстракции между человеком и машиной. OmegaUse демонстрирует впечатляющую способность к автоматизации задач в графическом интерфейсе, но стоит помнить: каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. Успех агента не отменяет фундаментальную проблему — необходимость в огромных, тщательно размеченных наборах данных. Пока мы строим сложные архитектуры, продукшен найдёт способ сломать элегантную теорию, столкнувшись с очередным, не учтенным edge case.
Особого внимания заслуживает вопрос о переносимости. Агент, обученный на одной платформе, неизбежно столкнётся с трудностями при адаптации к другой. Разработчики, вероятно, будут увязаны в бесконечных циклах тонкой настройки и патчинга, чтобы поддерживать иллюзию универсальности. И не стоит забывать о документации — мифе, созданном менеджерами, чтобы успокоить себя.
В конечном счёте, OmegaUse — это ещё один шаг к автоматизации рутинных задач, но не панацея. Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены на создании более устойчивых к изменениям агентов, способных к самообучению и адаптации в реальных условиях. А наша CI останется храмом, в котором мы молимся, чтобы ничего не сломалось.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.20380.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Разгадывая тайны рождения джетов: машинное обучение на службе физики высоких энергий
- Квантовый прорыв в планировании ресурсов 5G
- LLM: математика — предел возможностей.
- Квантовая статистика без границ: новый подход к моделированию
- Проверка научных статей: новый эталон для автоматического рецензирования
- Адаптация моделей к новым данным: квантильная коррекция для нейросетей
- Волны звука под контролем нейросети: моделирование и инверсия в вязкоупругой среде
- Хаос и порядок в квантовых флуктуациях: неожиданная классическая типичность
2026-01-29 09:58