論文の概要: Turn Every Application into an Agent: Towards Efficient Human-Agent-Computer Interaction with API-First LLM-Based Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17140v1
• Date: Wed, 25 Sep 2024 17:58:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 02:33:29.595842
• Title: Turn Every Application into an Agent: Towards Efficient Human-Agent-Computer Interaction with API-First LLM-Based Agents
• Title（参考訳）: すべてのアプリケーションをエージェントに変える: API-First LLMベースのエージェントとの効率的なヒューマン・エージェント・コンピュータインタラクションを目指して
• Authors: Junting Lu, Zhiyang Zhang, Fangkai Yang, Jue Zhang, Lu Wang, Chao Du, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang, Qi Zhang,
• Abstract要約: AXISは、ユーザインタフェースアクションよりもアプリケーションプログラミングインターフェース(API)を通してアクションを優先順位付けする、LLMベースの新しいエージェントフレームワークである。 Office Wordでの実験では、AXISはタスク完了時間を65%-70%削減し、認知負荷を38%-53%削減し、精度は97%-98%と人間と比較した。 また、すべてのアプリケーションをエージェントに変え、エージェント中心のオペレーティングシステム(Agent OS)への道を開く可能性についても検討している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.86728610906313
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) have enabled LLM-based agents to directly interact with application user interfaces (UIs), enhancing agents' performance in complex tasks. However, these agents often suffer from high latency and low reliability due to the extensive sequential UI interactions. To address this issue, we propose AXIS, a novel LLM-based agents framework prioritize actions through application programming interfaces (APIs) over UI actions. This framework also facilitates the creation and expansion of APIs through automated exploration of applications. Our experiments on Office Word demonstrate that AXIS reduces task completion time by 65%-70% and cognitive workload by 38%-53%, while maintaining accuracy of 97%-98% compare to humans. Our work contributes to a new human-agent-computer interaction (HACI) framework and a fresh UI design principle for application providers in the era of LLMs. It also explores the possibility of turning every applications into agents, paving the way towards an agent-centric operating system (Agent OS).
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)により、LLMベースのエージェントがアプリケーションユーザインタフェース(UI)と直接対話することが可能になり、複雑なタスクにおけるエージェントのパフォーマンスが向上した。 しかし、これらのエージェントは、広範囲なシーケンシャルなUIインタラクションのため、レイテンシが高く、信頼性が低いことが多い。 この問題に対処するために,新しいLLMベースのエージェントフレームワークであるAXISを提案する。 このフレームワークは、アプリケーションの自動探索を通じて、APIの作成と拡張を容易にする。 Office Wordでの実験では、AXISはタスク完了時間を65%-70%削減し、認知負荷を38%-53%削減し、精度は97%-98%と人間と比較した。 我々の研究は、新しい人間-エージェント-コンピュータインタラクション(HACI)フレームワークと、LLM時代のアプリケーションプロバイダのための新しいUI設計原則に貢献する。 また、すべてのアプリケーションをエージェントに変え、エージェント中心のオペレーティングシステム(Agent OS)への道を開く可能性についても検討している。

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