論文の概要: MobA: A Two-Level Agent System for Efficient Mobile Task Automation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13757v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 16:53:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:21:21.479236
• Title: MobA: A Two-Level Agent System for Efficient Mobile Task Automation
• Title（参考訳）: MobA: 効率的なモバイルタスク自動化のための2レベルエージェントシステム
• Authors: Zichen Zhu, Hao Tang, Yansi Li, Kunyao Lan, Yixuan Jiang, Hao Zhou, Yixiao Wang, Situo Zhang, Liangtai Sun, Lu Chen, Kai Yu,
• Abstract要約: MobA(モブア)は、マルチモーダルな大規模言語モデルを利用した携帯電話エージェントである。 高レベルグローバルエージェント(GA)は、ユーザコマンドの理解、履歴の追跡、計画タスクの責任を負う。 低レベルのローカルエージェント(LA)は、GAからサブタスクとメモリによって誘導される関数呼び出しの形式で詳細なアクションを予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.844404052755294
• License:
• Abstract: Current mobile assistants are limited by dependence on system APIs or struggle with complex user instructions and diverse interfaces due to restricted comprehension and decision-making abilities. To address these challenges, we propose MobA, a novel Mobile phone Agent powered by multimodal large language models that enhances comprehension and planning capabilities through a sophisticated two-level agent architecture. The high-level Global Agent (GA) is responsible for understanding user commands, tracking history memories, and planning tasks. The low-level Local Agent (LA) predicts detailed actions in the form of function calls, guided by sub-tasks and memory from the GA. Integrating a Reflection Module allows for efficient task completion and enables the system to handle previously unseen complex tasks. MobA demonstrates significant improvements in task execution efficiency and completion rate in real-life evaluations, underscoring the potential of MLLM-empowered mobile assistants.
• Abstract（参考訳）: 現在のモバイルアシスタントは、システムAPIに依存したり、複雑なユーザ命令や多様なインターフェースに苦労することで制限されている。 これらの課題に対処するため,多モーダルな大規模言語モデルを用いた携帯電話エージェントであるMobAを提案する。 高レベルグローバルエージェント(GA)は、ユーザコマンドの理解、履歴の追跡、計画タスクの責任を負う。 低レベルのローカルエージェント(LA)は、GAからサブタスクとメモリによって誘導される関数呼び出しの形式で詳細なアクションを予測する。 リフレクションモジュールの統合により、効率的なタスク補完が可能になり、システムは以前は目に見えない複雑なタスクを処理できる。 MobAは実生活評価においてタスク実行効率と完了率を大幅に改善し、MLLM搭載モバイルアシスタントの可能性を強調している。

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