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OS-Genesis来了,自动收集和标注Agent数据,高效且多样
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共同一作孙秋实,香港大学博士生,新加坡国立大学硕士毕业,研究方向涵盖LLM Agents和神经代码智能。共同一作金川杨,约翰霍普金斯大学博士生,纽约大学专业第一毕业,其开发的心智
能力测试MMToM-QA荣获ACL 2025杰出论文奖。上海人工智能实验室吴志勇团队此前已发布OS-Copilot、OS-Atlas、SeeClick等系列成果。

- 论文题目:OS-Genesis:基于逆向任务合成自动构建GUI Agent轨迹
- 项目地址:https://www.php.cn/link/ad20360c1ad60f8f5d9223a28907d7ba
- 研究机构:上海人工智能实验室,香港大学,上海交通大学,约翰霍普金斯大学,牛津大学,香港科技大学
1. 研究背景与动机
高效的数字代理需要具备两项关键能力:(1)规划能力:将高级指令分解成可执行的子目标;(2)执行能力:根据当前目标执行相应操作。
高质量GUI代理的构建依赖于丰富的GUI轨迹数据,但此类数据极其稀缺,成为该领域的核心挑战。典型的GUI轨迹数据包含:
- 高级指令:例如,“将Broccoli应用中的‘Avocado Toast with Egg’添加到收藏夹”。
- 低级指令:例如,“点击‘Avocado Toast with Egg’查看更多选项”。
- 动作:例如,“CLICK [Avocado Toast with Egg]”。
- 状态:动作前后界面截图及GUI的a11ytree结构。

现有轨迹数据采集方法依赖人工标注或基于预定义任务的合成数据,存在局限性:
- 人工采集成本高昂:需要手动设计指令并记录每一步操作。
- 合成数据局限性:基于模型生成的轨迹数据依赖预定义任务,限制了数据多样性,且容易与真实环境脱节。
因此,高效低成本地构建GUI Agent轨迹数据至关重要。为此,本文提出OS-Genesis:一个无需人工监督的高质量GUI数据合成框架。
2. OS-Genesis框架
OS-Genesis的核心思想是通过探索性地交互GUI环境,捕捉动作及其前后状态变化。

然后,基于这些变化逆向生成高质量的低级指令(例如,“点击Calendar应用”),并根据环境推导出高级指令(例如,“添加日程:阅读本站文章”)。模型执行这些合成指令,无需人工干预和预定义任务,实现高效多样化的GUI轨迹数据生成。具体方法如下:
2.1 逆向任务合成
逆向任务合成是OS-Genesis的核心,它摆脱了对人工/机器预定义任务的依赖。流程如下:

- 动作记录与状态捕捉: 系统性地执行基本动作(CLICK、TYPE、SCROLL等),生成大量三元组数据〈状态前,动作,状态后〉 (〈spre, action, spost〉)。
- 低级指令生成: 利用GPT-4模型将三元组转换为低级指令,例如将“点击下拉菜单以显示选项”。
- 高级任务生成: 结合低级步骤和GUI环境,生成高级指令,例如,“配置应用程序设置”。
2.2 轨迹构建与奖励模型
逆向任务合成生成的高级指令用于探索GUI环境,构建完整轨迹数据。奖励模型(Trajectory Reward Model, TRM)评估和筛选轨迹质量:
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- 轨迹执行: GUI agent执行一系列动作完成任务,轨迹包含高级指令、低级指令、动作序列和状态信息。
- 轨迹奖励模型(TRM): 根据完成度和一致性分配奖励分数。
- 奖励驱动的数据筛选: 高奖励分数的轨迹优先用于模型训练。

3. 实验结果
本文在动态环境(AndroidWorld、AndroidControl和WebArena)中进行了实验,评估OS-Genesis合成数据训练的agent性能。
3.1 模型与基线
- VLMs: InternVL2-4B/8B, Qwen2-VL-7B-Instruct, GPT-4o (作为强基线)
- 基线: Zero-Shot, Task-Driven, Self-Instruct
3.2 移动端实验结果
在AndroidWorld(域内实验)中,OS-Genesis显著提升了任务成功率。在AndroidControl(域外实验)中,OS-Genesis在高阶和低阶任务中均表现出色,展现了强泛化能力。

3.3 Web端实验结果
在WebArena中,OS-Genesis也显著优于基线方法,尤其在复杂交互式网页任务中。

4. 数据分析
本文将OS-Genesis生成的数据与人工标注数据进行了对比分析,包括高阶指令和完整轨迹对比。结果表明,OS-Genesis显著缩小了合成数据与人工标注数据之间的性能差距。


5. 总结与展望
OS-Genesis为构建GUI Agent提供了一种全新的方法,克服了以往数据构建中的关键瓶颈。实验结果证明了其在构建高质量GUI Agent上的有效性,为数字世界自动化提供了新的方向。
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2025-01-22
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