Fugu-MT 論文翻訳(概要): Agent S: An Open Agentic Framework that Uses Computers Like a Human

論文の概要: Agent S: An Open Agentic Framework that Uses Computers Like a Human

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08164v1
Date: Thu, 10 Oct 2024 17:43:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-31 05:05:45.005380
Title: Agent S: An Open Agentic Framework that Uses Computers Like a Human
Title（参考訳）: Agent S: コンピュータを人間のように利用するオープンエージェントフレームワーク
Authors: Saaket Agashe, Jiuzhou Han, Shuyu Gan, Jiachen Yang, Ang Li, Xin Eric Wang,
Abstract要約: 我々は、GUI(Graphical User Interface)を通じてコンピュータとの自律的なインタラクションを可能にするオープンエージェントフレームワークであるAgent Sを提案する。 Agent Sは、ドメイン固有の知識の取得、長いタスクの水平線の計画、動的で一様でないインターフェイスの処理という、コンピュータタスクの自動化における3つの重要な課題に対処することを目指している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 31.16046798529319
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present Agent S, an open agentic framework that enables autonomous interaction with computers through a Graphical User Interface (GUI), aimed at transforming human-computer interaction by automating complex, multi-step tasks. Agent S aims to address three key challenges in automating computer tasks: acquiring domain-specific knowledge, planning over long task horizons, and handling dynamic, non-uniform interfaces. To this end, Agent S introduces experience-augmented hierarchical planning, which learns from external knowledge search and internal experience retrieval at multiple levels, facilitating efficient task planning and subtask execution. In addition, it employs an Agent-Computer Interface (ACI) to better elicit the reasoning and control capabilities of GUI agents based on Multimodal Large Language Models (MLLMs). Evaluation on the OSWorld benchmark shows that Agent S outperforms the baseline by 9.37% on success rate (an 83.6% relative improvement) and achieves a new state-of-the-art. Comprehensive analysis highlights the effectiveness of individual components and provides insights for future improvements. Furthermore, Agent S demonstrates broad generalizability to different operating systems on a newly-released WindowsAgentArena benchmark. Code available at https://github.com/simular-ai/Agent-S.
Abstract（参考訳）: 我々は,複雑なマルチステップタスクを自動化して人-コンピュータインタラクションをトランスフォーメーションすることを目的とした,GUI(Graphical User Interface)を介してコンピュータとの自律的なインタラクションを可能にするオープンエージェントフレームワークであるAgent Sを提案する。 Agent Sは、ドメイン固有の知識の取得、長いタスクの水平線の計画、動的で一様でないインターフェイスの処理という、コンピュータタスクの自動化における3つの重要な課題に対処することを目指している。この目的のために、Agent Sは、外部知識検索と内部経験検索から複数のレベルで学習し、効率的なタスク計画とサブタスク実行を容易にする、経験拡張階層計画を導入した。さらに、マルチモーダル大言語モデル(MLLM)に基づくGUIエージェントの推論と制御能力を向上するために、エージェント・コンピュータ・インタフェース(ACI)を採用している。 OSWorldベンチマークの評価によると、エージェントSは成功率(83.6%の相対的な改善)でベースラインを9.37%上回り、新しい最先端を達成する。包括的分析は、個々のコンポーネントの有効性を強調し、将来の改善に対する洞察を提供する。さらに、エージェントSは、新しくリリースされたWindowsAgentArenaベンチマークで、異なるオペレーティングシステムに対して広範な一般化性を示す。コードはhttps://github.com/simular-ai/Agent-S.comで公開されている。

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