阿里PC-Agent重構人機交互，精準拆解跨應用指令，自動化辦公更進一步

面向復雜PC任務的多模態智能體框架

原標題：阿里PC-Agent重構人機交互，精準拆解跨應用指令，自動化辦公更進一步
文章來源：量子位
內容字數：4315字

阿里通義實驗室提出PC-Agent：賦能PC復雜任務自動化的多模態智能體框架

本文介紹了阿里通義實驗室提出的PC-Agent框架，這是一個面向復雜PC任務的多模態智能體框架，旨在實現PC端應用程序間的自動化工作流。該框架顯著提升了在復雜PC任務上的性能表現，超越了現有方法。

1. PC任務自動化的挑戰：與手機相比，PC場景的復雜性體現在兩個方面：一是PC界面包含更密集多樣的可交互元素和不同布局的文本，給細粒度感知帶來挑戰；二是PC常用于生產力場景，涉及更多復雜的App內及跨App工作流，包含更復雜的任務序列。現有方法如UFO和Agent-S在處理這些復雜性方面存在不足。

2. PC-Agent的核心設計：為了解決這些挑戰，PC-Agent框架采用了兩個關鍵設計：

2.1 主動感知模塊(APM)： APM能夠實現對屏幕內容的精細感知和操作。對于可交互元素，它通過提取屏幕的accessibility tree獲取位置和功能描述信息；對于文本信息，它利用基于多模態大模型(MLLM)的意圖理解模塊提取目標文本的起止范圍，并使用OCR工具進行精確定位和后續操作。

2.2 層次化多智能體協作結構： PC-Agent將復雜指令分解為指令-子任務-動作三個層次，并分別設置Manager、Progress、Decision和Reflection智能體。Manager智能體負責將復雜指令分解為子任務并進行跨子任務通信；Progress智能體跟蹤和總結子任務執行進度；Decision智能體根據感知信息和進度信息生成操作決策；Reflection智能體評估操作效果并反饋異常情況。

3. PC-Eval指令集：為了更好地評估智能體在復雜PC任務上的表現，研究人員構建了PC-Eval指令集，包含25條涉及8個常用PC應用的復雜指令，這些指令強調精細化操作和長程決策，更貼近實際工作流。

4. 實驗結果與分析：實驗結果表明，現有基于先進MLLM的單智能體方法幾乎無法完成任何復雜指令。與UFO和Agent-S相比，PC-Agent在精細感知、操作能力和處理子任務間復雜依賴方面表現顯著優越。例如，PC-Agent能夠正確處理跨應用程序的任務，例如將一個文檔的內容翻譯后寫入另一個文檔，而其他方法則無法做到。

5. 樣例展示：文章展示了PC-Agent在搜索多項信息并編輯Excel表格、以及在Word文檔中進行編輯操作的樣例，并強調了Reflection智能體在發現無效操作并反饋給Decision智能體的作用。

6. 總結：PC-Agent框架通過主動感知模塊和層次化多智能體協作結構，有效解決了復雜PC任務自動化中的感知和決策難題。其在復雜任務上的顯著性能提升，為未來PC端AI自動化應用提供了新的方向。

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