論文の概要: Mobile-Agent: Autonomous Multi-Modal Mobile Device Agent with Visual
Perception
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16158v1
- Date: Mon, 29 Jan 2024 13:46:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-30 14:39:41.964233
- Title: Mobile-Agent: Autonomous Multi-Modal Mobile Device Agent with Visual
Perception
- Title（参考訳）: Mobile-Agent:視覚認識による自律型マルチモーダルモバイルデバイスエージェント
- Authors: Junyang Wang and Haiyang Xu and Jiabo Ye and Ming Yan and Weizhou Shen
and Ji Zhang and Fei Huang and Jitao Sang
- Abstract要約: 自律型マルチモーダルモバイルデバイスエージェントMobile-Agentを紹介する。
Mobile-Agentはまず視覚認識ツールを利用して、アプリのフロントエンドインターフェイス内の視覚的要素とテキスト的要素の両方を正確に識別し、特定する。
そして、複雑なオペレーションタスクを自律的に計画し、分解し、ステップバイステップでモバイルアプリをナビゲートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.847886281834576
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mobile device agent based on Multimodal Large Language Models (MLLM) is
becoming a popular application. In this paper, we introduce Mobile-Agent, an
autonomous multi-modal mobile device agent. Mobile-Agent first leverages visual
perception tools to accurately identify and locate both the visual and textual
elements within the app's front-end interface. Based on the perceived vision
context, it then autonomously plans and decomposes the complex operation task,
and navigates the mobile Apps through operations step by step. Different from
previous solutions that rely on XML files of Apps or mobile system metadata,
Mobile-Agent allows for greater adaptability across diverse mobile operating
environments in a vision-centric way, thereby eliminating the necessity for
system-specific customizations. To assess the performance of Mobile-Agent, we
introduced Mobile-Eval, a benchmark for evaluating mobile device operations.
Based on Mobile-Eval, we conducted a comprehensive evaluation of Mobile-Agent.
The experimental results indicate that Mobile-Agent achieved remarkable
accuracy and completion rates. Even with challenging instructions, such as
multi-app operations, Mobile-Agent can still complete the requirements. Code
and model will be open-sourced at https://github.com/X-PLUG/MobileAgent.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダル大規模言語モデル(mllm)に基づくモバイルデバイスエージェントが人気アプリケーションになりつつある。
本稿では,自律型マルチモーダルモバイルデバイスエージェントMobile-Agentを紹介する。
Mobile-Agentはまず視覚認識ツールを利用して、アプリのフロントエンドインターフェイス内の視覚的要素とテキスト的要素を正確に識別し、特定する。
認識された視覚コンテキストに基づいて、複雑な操作タスクを自律的に計画し、分解し、ステップバイステップでモバイルアプリをナビゲートする。
アプリやモバイルシステムのメタデータのXMLファイルに依存する以前のソリューションとは違って、Mobile-Agentは視覚中心の方法で多様なモバイル環境にまたがる適応性を向上し、システム固有のカスタマイズの必要性を排除します。
モバイルエージェントの性能を評価するため,モバイルデバイス操作評価のベンチマークであるMobile-Evalを導入した。
Mobile-Evalに基づいて,Mobile-Agentの総合評価を行った。
実験の結果,Mobile-Agentは精度と完成率に優れていた。
マルチアプリ操作のような困難な命令であっても、Mobile-Agentは要件を完了することができる。
コードとモデルはhttps://github.com/x-plug/mobileagentでオープンソース化される。
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