論文の概要: GUI Agents with Reinforcement Learning: Toward Digital Inhabitants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.27955v1
• Date: Thu, 30 Apr 2026 14:51:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-01 16:31:54.148642
• Title: GUI Agents with Reinforcement Learning: Toward Digital Inhabitants
• Title（参考訳）: 強化学習型GUIエージェント--デジタル・インビデントに向けて
• Authors: Junan Hu, Jian Liu, Jingxiang Lai, Jiarui Hu, Yiwei Sheng, Shuang Chen, Jian Li, Dazhao Du, Song Guo,
• Abstract要約: 本稿では RL と GUI エージェントの交点について概観する。 既存の手法をオフラインRL,オンラインRL,ハイブリッド戦略に整理する原則的分類法を提案する。 これらの知見を,プロセス報酬,継続RL,認知アーキテクチャ,安全なデプロイメントといったロードマップに要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.438394192355407
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graphical User Interface (GUI) agents have emerged as a promising paradigm for intelligent systems that perceive and interact with graphical interfaces visually. Yet supervised fine-tuning alone cannot handle long-horizon credit assignment, distribution shifts, and safe exploration in irreversible environments, making Reinforcement Learning (RL) a central methodology for advancing automation. In this work, we present the first comprehensive overview of the intersection between RL and GUI agents, and examine how this research direction may evolve toward digital inhabitants. We propose a principled taxonomy that organizes existing methods into Offline RL, Online RL, and Hybrid Strategies, and complement it with analyses of reward engineering, data efficiency, and key technical innovations. Our analysis reveals several emerging trends: the tension between reliability and scalability is motivating the adoption of composite, multi-tier reward architectures; GUI I/O latency bottlenecks are accelerating the shift toward world-model-based training, which can yield substantial performance gains; and the spontaneous emergence of System-2-style deliberation suggests that explicit reasoning supervision may not be necessary when sufficiently rich reward signals are available. We distill these findings into a roadmap covering process rewards, continual RL, cognitive architectures, and safe deployment, aiming to guide the next generation of robust GUI automation and its agent-native infrastructure.
• 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、グラフィカルインタフェースを視覚的に知覚し、相互作用するインテリジェントシステムのための有望なパラダイムとして登場した。 しかし、監督された微調整だけでは、長期のクレジット割り当て、配当シフト、および不可逆環境における安全な探索を処理できないため、強化学習(RL)は自動化を推進するための中心的な方法論である。 本稿では,RLとGUIエージェントの交点について概観し,この研究の方向性がデジタル住民に向けてどのように進展するかを考察する。 本稿では,既存の手法をオフラインRL,オンラインRL,ハイブリッド戦略に整理し,報奨工学,データ効率,重要な技術革新の分析で補完する原則的分類法を提案する。 信頼性とスケーラビリティの緊張が複合的な多層報酬アーキテクチャの採用を動機付けていること,GUI I/Oレイテンシのボトルネックは,大幅なパフォーマンス向上をもたらす世界モデルベーストレーニングへの移行を加速していること,System-2スタイルの自発的な検討は,十分な豊富な報酬信号が利用可能であれば,明確な理由づけの監視は必要ないことを示唆している。 これらの知見を,プロセス報酬,継続的なRL,認知アーキテクチャ,安全なデプロイメントといった,次世代の堅牢なGUI自動化とそのエージェントネイティブインフラストラクチャのガイドを目的としたロードマップに要約する。

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