論文の概要: MapAgent: Trajectory-Constructed Memory-Augmented Planning for Mobile Task Automation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21953v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 16:05:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.6514
• Title: MapAgent: Trajectory-Constructed Memory-Augmented Planning for Mobile Task Automation
• Title（参考訳）: MapAgent: モバイルタスク自動化のためのトラジェクトリ構築型メモリ拡張計画
• Authors: Yi Kong, Dianxi Shi, Guoli Yang, Zhang ke-di, Chenlin Huang, Xiaopeng Li, Songchang Jin,
• Abstract要約: MapAgentは、過去のトラジェクトリから構築されたメモリを活用して、現在のタスク計画を強化するフレームワークである。 本稿では,メモリデータベースから関連ページを類似性に基づいて検索するタスクプランニング手法を提案する。 実世界のシナリオにおける結果は、MapAgentが既存のメソッドよりも優れたパフォーマンスを実現していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.433829353194621
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent advancement of autonomous agents powered by Large Language Models (LLMs) has demonstrated significant potential for automating tasks on mobile devices through graphical user interfaces (GUIs). Despite initial progress, these agents still face challenges when handling complex real-world tasks. These challenges arise from a lack of knowledge about real-life mobile applications in LLM-based agents, which may lead to ineffective task planning and even cause hallucinations. To address these challenges, we propose a novel LLM-based agent framework called MapAgent that leverages memory constructed from historical trajectories to augment current task planning. Specifically, we first propose a trajectory-based memory mechanism that transforms task execution trajectories into a reusable and structured page-memory database. Each page within a trajectory is extracted as a compact yet comprehensive snapshot, capturing both its UI layout and functional context. Secondly, we introduce a coarse-to-fine task planning approach that retrieves relevant pages from the memory database based on similarity and injects them into the LLM planner to compensate for potential deficiencies in understanding real-world app scenarios, thereby achieving more informed and context-aware task planning. Finally, planned tasks are transformed into executable actions through a task executor supported by a dual-LLM architecture, ensuring effective tracking of task progress. Experimental results in real-world scenarios demonstrate that MapAgent achieves superior performance to existing methods. The code will be open-sourced to support further research.
• Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Models (LLMs) による自律エージェントの進歩は、グラフィカルユーザインタフェース(GUI)を通じてモバイルデバイス上でタスクを自動化する大きな可能性を示している。 初期の進歩にもかかわらず、これらのエージェントは複雑な現実世界のタスクを扱う際の課題に直面している。 これらの課題は、LLMベースのエージェントにおける実際のモバイルアプリケーションに関する知識の欠如から生じ、非効率的なタスク計画や幻覚を引き起こす可能性がある。 これらの課題に対処するために,歴史トラジェクトリから構築されたメモリを活用し,現在のタスク計画を強化する新しいLLMベースのエージェントフレームワークであるMapAgentを提案する。 具体的には、まず、タスク実行トラジェクトリを再利用可能な構造化されたページメモリデータベースに変換するトラジェクトリベースのメモリ機構を提案する。 トラジェクトリ内の各ページはコンパクトだが包括的なスナップショットとして抽出され、UIレイアウトと機能コンテキストの両方をキャプチャする。 次に、類似性に基づいてメモリデータベースから関連ページを検索し、LLMプランナーに注入し、現実世界のアプリケーションシナリオを理解する際の潜在的な欠陥を補うことで、より情報とコンテキストに配慮したタスク計画を実現する、粗いタスク計画手法を提案する。 最後に、計画されたタスクは、デュアルLLMアーキテクチャでサポートされているタスクエグゼキュータを通じて実行可能なアクションに変換され、タスク進捗の効果的なトラッキングが保証される。 実世界のシナリオにおける実験結果は、MapAgentが既存のメソッドよりも優れたパフォーマンスを達成していることを示している。 コードは、さらなる研究をサポートするためにオープンソース化される予定だ。

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