2412.13501
Dang Nguyen et el.
🤗 2024-12-19
↗ arXiv ↗ Hugging Face ↗ Papers with Code
TL;DR#
최근 **대규모 언어 모델(LLM)**의 발전으로 GUI(Graphical User Interface) 에이전트가 주목받고 있습니다. GUI 에이전트는 LLM을 활용하여 사용자처럼 GUI를 통해 디지털 시스템과 상호 작용하는 인공지능 에이전트입니다. 하지만 다양한 플랫폼과 동적인 GUI 환경, 그리고 정교한 시각적 요소 인식 등의 과제가 존재합니다. 이러한 과제는 GUI 에이전트의 실용성과 신뢰성에 영향을 미칩니다.
본 논문은 GUI 에이전트의 기존 연구를 종합적으로 검토하고, 기존 연구의 한계점을 극복하기 위한 새로운 프레임워크와 벤치마크를 제시합니다. 인식, 추론, 계획, 행동 4가지 핵심 기능으로 GUI 에이전트 아키텍처를 분류하고, 다양한 학습 방법과 평가 지표를 제시합니다. 또한 미해결 과제와 향후 연구 방향을 제시하여 GUI 에이전트 기술 발전에 기여하고자 합니다.
Key Takeaways#
Why does it matter?#
본 논문은 GUI 에이전트 분야의 최신 연구 동향을 종합적으로 분석하고, 향후 연구 방향을 제시함으로써, 연구자들이 GUI 에이전트 기술을 더욱 발전시키고 다양한 응용 분야에 적용하는 데 중요한 역할을 합니다. 새로운 벤치마크 및 평가 지표 제시와 다양한 아키텍처 및 학습 방법에 대한 분석은 관련 연구를 진행하는 연구자들에게 큰 도움을 줄 것입니다. 또한, 열린 문제점 및 과제 제시는 향후 연구의 방향을 제시하여, GUI 에이전트 분야의 지속적인 발전에 기여할 것으로 예상됩니다.
Visual Insights#
Full paper#
