論文の概要: D-Artemis: A Deliberative Cognitive Framework for Mobile GUI Multi-Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.21799v1
- Date: Fri, 26 Sep 2025 02:56:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-29 20:57:54.14542
- Title: D-Artemis: A Deliberative Cognitive Framework for Mobile GUI Multi-Agents
- Title（参考訳）: D-Artemis: モバイルGUIマルチエージェントのための対話型認知フレームワーク
- Authors: Hongze Mi, Yibo Feng, Wenjie Lu, Yuqi Wang, Jinyuan Li, Song Cao, He Cui, Tengfei Tian, Xuelin Zhang, Haotian Luo, Di Sun, Naiqiang Tan, Gang Pan,
- Abstract要約: D-ArtemisはGUIエージェントのための新しい検討フレームワークである。
D-Artemisは、詳細なアプリ固有のチップ検索メカニズムを使用して、意思決定プロセスに通知する。
また、TACチェックモジュールとACA(Action Correction Agent)が協調して動作し、実行障害のリスクを軽減している。
実行後状態反映エージェント(SRA)は認知ループを完了し、経験から戦略的学習を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.31993562953754
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Graphical User Interface (GUI) agents aim to automate a wide spectrum of human tasks by emulating user interaction. Despite rapid advancements, current approaches are hindered by several critical challenges: data bottleneck in end-to-end training, high cost of delayed error detection, and risk of contradictory guidance. Inspired by the human cognitive loop of Thinking, Alignment, and Reflection, we present D-Artemis -- a novel deliberative framework in this paper. D-Artemis leverages a fine-grained, app-specific tip retrieval mechanism to inform its decision-making process. It also employs a proactive Pre-execution Alignment stage, where Thought-Action Consistency (TAC) Check module and Action Correction Agent (ACA) work in concert to mitigate the risk of execution failures. A post-execution Status Reflection Agent (SRA) completes the cognitive loop, enabling strategic learning from experience. Crucially, D-Artemis enhances the capabilities of general-purpose Multimodal large language models (MLLMs) for GUI tasks without the need for training on complex trajectory datasets, demonstrating strong generalization. D-Artemis establishes new state-of-the-art (SOTA) results across both major benchmarks, achieving a 75.8% success rate on AndroidWorld and 96.8% on ScreenSpot-V2. Extensive ablation studies further demonstrate the significant contribution of each component to the framework.
- Abstract（参考訳）: グラフィカルユーザインタフェース(GUI)エージェントは、ユーザインタラクションをエミュレートすることで、広範囲のヒューマンタスクを自動化することを目的としている。
急速な進歩にもかかわらず、現在のアプローチは、エンドツーエンドのトレーニングにおけるデータのボトルネック、遅延検出のコストの高い遅延、矛盾するガイダンスのリスクなど、いくつかの重要な課題によって妨げられている。
人間の認知ループである思考・アライメント・リフレクションに触発され、我々はD-アルテミス(D-Artemis, D-Artemis, D-Artemis, D-Artemis, D-Artemis)を新たに発表した。
D-Artemisは、詳細なアプリ固有のチップ検索メカニズムを活用して、意思決定プロセスに通知する。
また、TACチェックモジュールとACA(Action Correction Agent)が協調して動作し、実行障害のリスクを軽減している。
実行後状態反映エージェント(SRA)は認知ループを完了し、経験から戦略的学習を可能にする。
重要なこととして、D-Artemisは複雑な軌跡データセットのトレーニングを必要とせず、GUIタスクのための汎用多目的大言語モデル(MLLM)の機能を強化し、強力な一般化を示す。
D-Artemisは、両方の主要なベンチマークで新しい最先端(SOTA)結果を確立し、AndroidWorldで75.8%、ScreenSpot-V2で96.8%の成功率を達成した。
大規模なアブレーション研究により、各コンポーネントのフレームワークへの重要な貢献がさらに証明された。
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