論文の概要: LlamaTouch: A Faithful and Scalable Testbed for Mobile UI Automation Task Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16054v1
• Date: Fri, 12 Apr 2024 15:39:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-28 10:36:53.694652
• Title: LlamaTouch: A Faithful and Scalable Testbed for Mobile UI Automation Task Evaluation
• Title（参考訳）: LlamaTouch: モバイルUI自動化タスク評価のための忠実でスケーラブルなテストベッド
• Authors: Li Zhang, Shihe Wang, Xianqing Jia, Zhihan Zheng, Yunhe Yan, Longxi Gao, Yuanchun Li, Mengwei Xu,
• Abstract要約: 本稿では、デバイス上でのエージェント実行と、忠実でスケーラブルなエージェント評価のためのテストベッドであるLlamaTouchを提案する。 LlamaTouchは、エージェントが手動でアノテートされた本質的なアプリケーション/システム状態をすべてトラバースするかどうかのみを評価する、新しい評価アプローチを採用している。 LlamaTouchはまた、タスクアノテーションと新しいモバイルエージェントの統合を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.998467488526327
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emergent large language/multimodal models facilitate the evolution of mobile agents, especially in the task of mobile UI automation. However, existing evaluation approaches, which rely on human validation or established datasets to compare agent-predicted actions with predefined ones, are unscalable and unfaithful. To overcome these limitations, this paper presents LlamaTouch, a testbed for on-device agent execution and faithful, scalable agent evaluation. By observing that the task execution process only transfers UI states, LlamaTouch employs a novel evaluation approach that only assesses whether an agent traverses all manually annotated, essential application/system states. LlamaTouch comprises three key techniques: (1) On-device task execution that enables mobile agents to interact with real mobile environments for task completion. (2) Fine-grained UI component annotation that merges pixel-level screenshots and textual screen hierarchies to explicitly identify and precisely annotate essential UI components with a rich set of designed annotation primitives. (3) A multi-level state matching algorithm that utilizes exact and fuzzy matching to accurately detect critical information in each screen with unpredictable UI layout/content dynamics. LlamaTouch currently incorporates four mobile agents and 495 UI automation tasks, encompassing both tasks in the widely-used datasets and our self-constructed ones for more diverse mobile applications. Evaluation results demonstrate the LlamaTouch's high faithfulness of evaluation in real environments and its better scalability than human validation. LlamaTouch also enables easy task annotation and integration of new mobile agents. Code and dataset are publicly available at https://github.com/LlamaTouch/LlamaTouch.
• Abstract（参考訳）: 創発的な大規模言語/マルチモーダルモデルは、特にモバイルUI自動化のタスクにおいて、モバイルエージェントの進化を促進する。 しかしながら、エージェント予測されたアクションと事前に定義されたアクションを比較するために、人間の検証や確立されたデータセットに依存する既存の評価アプローチは、スケール不可能であり、不信である。 これらの制限を克服するために、デバイス上でのエージェント実行と忠実でスケーラブルなエージェント評価のためのテストベッドであるLlamaTouchを提案する。 タスク実行プロセスがUI状態のみを転送することを確認することで、LlamaTouchは、エージェントが手動でアノテートされた本質的なアプリケーション/システム状態をトラバースするかどうかのみを評価する、新しい評価アプローチを採用する。 1)モバイルエージェントがタスク完了のために実際のモバイル環境と対話できるオンデバイスタスク実行。 2) ピクセルレベルのスクリーンショットとテキスト画面階層をマージして、設計済みのアノテーションプリミティブの豊富なセットで必須のUIコンポーネントを明示的に識別し、正確にアノテートする、きめ細かいUIコンポーネントアノテーション。 (3) 精度とファジィマッチングを利用して予測不能なUIレイアウト/コンテンツダイナミックスで各画面の臨界情報を正確に検出するマルチレベル状態マッチングアルゴリズム。 現在、LlamaTouchには4つのモバイルエージェントと495のUI自動化タスクが含まれています。 評価結果は、LlamaTouchの実環境における評価の忠実度の高さと、人間の検証よりも優れたスケーラビリティを示す。 LlamaTouchはまた、タスクアノテーションと新しいモバイルエージェントの統合を可能にする。 コードとデータセットはhttps://github.com/LlamaTouch/LlamaTouchで公開されている。

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