MobileAgent: enhancing mobile control via human-machine interaction and SOP integration

📄 arXiv: 2401.04124v3 📥 PDF

作者: Tinghe Ding

分类: cs.HC, cs.AI

发布日期: 2024-01-04 (更新: 2024-01-17)

备注: agent, mobile control, SOP, human-machine interaction

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MobileAgent以解决移动设备操作中的隐私与复杂性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 智能代理 移动设备 人机交互 标准操作程序 任务执行 隐私保护 复杂数据处理

📋 核心要点

  1. 现有的移动设备操作智能代理在处理用户隐私和复杂数据时面临挑战，尤其是在个性化需求和数据冗余方面。
  2. 本文提出了一种通过人机交互设计的任务，结合标准操作程序（SOP）信息，提升代理对复杂任务的理解和执行能力。
  3. 在新的设备控制基准AitW上，基于SOP的代理实现了66.92%的动作成功率，达到了当前最先进的性能水平。

📝 摘要（中文）

基于大型语言模型（LLMs）的智能代理能够自动化用户的移动设备操作。通过对用户操作的微调，这些代理可以在线遵循高层次的用户指令，执行目标分解、子目标排序和交互式环境探索等任务。然而，个性化用户数据的隐私问题在移动操作中显现，需用户确认。此外，用户的实际操作具有探索性，导致动作数据复杂且冗余，给代理学习带来挑战。为了解决这些问题，本文设计了人机交互的任务，以识别敏感信息并满足个性化需求，并将标准操作程序（SOP）信息整合到模型的上下文学习中，以增强代理对复杂任务执行的理解。实验结果表明，基于SOP的代理在新的设备控制基准AitW上实现了66.92%的整体动作成功率，表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决移动设备操作中智能代理面临的隐私问题和复杂数据处理挑战。现有方法在个性化需求和数据冗余方面存在不足，影响代理的学习和执行能力。

核心思路：通过设计人机交互任务，识别用户的敏感信息，并结合标准操作程序（SOP）信息，增强代理对复杂任务的理解和执行能力，从而提高用户体验和操作效率。

技术框架：整体架构包括用户与代理的交互模块、SOP信息整合模块和任务执行模块。用户通过交互提供反馈，代理根据反馈调整操作策略，SOP信息则用于指导复杂任务的执行。

关键创新：最重要的技术创新在于将SOP信息整合到代理的上下文学习中，使其能够更好地理解和执行复杂任务。这一方法与传统的单一指令执行方式有本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化代理的学习过程，并通过多层神经网络结构增强其对复杂任务的处理能力。同时，设置了用户反馈机制，以实时调整代理的操作策略。

📊 实验亮点

实验结果显示，基于SOP的代理在新的设备控制基准AitW上实现了66.92%的整体动作成功率，超越了现有的最先进模型，且没有增加额外的推理成本，展示了其高效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能手机助手、自动化办公工具和智能家居控制系统。通过提升移动设备的操作智能，能够显著提高用户的操作效率和体验，未来可能在个人助理和智能家居领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Agents centered around Large Language Models (LLMs) are now capable of automating mobile device operations for users. After fine-tuning to learn a user's mobile operations, these agents can adhere to high-level user instructions online. They execute tasks such as goal decomposition, sequencing of sub-goals, and interactive environmental exploration, until the final objective is achieved. However, privacy concerns related to personalized user data arise during mobile operations, requiring user confirmation. Moreover, users' real-world operations are exploratory, with action data being complex and redundant, posing challenges for agent learning. To address these issues, in our practical application, we have designed interactive tasks between agents and humans to identify sensitive information and align with personalized user needs. Additionally, we integrated Standard Operating Procedure (SOP) information within the model's in-context learning to enhance the agent's comprehension of complex task execution. Our approach is evaluated on the new device control benchmark AitW, which encompasses 30K unique instructions across multi-step tasks, including application operation, web searching, and web shopping. Experimental results show that the SOP-based agent achieves state-of-the-art performance in LLMs without incurring additional inference costs, boasting an overall action success rate of 66.92\%. The code and data examples are available at https://github.com/alipay/mobile-agent.