MobileExperts: A Dynamic Tool-Enabled Agent Team in Mobile Devices
作者: Jiayi Zhang, Chuang Zhao, Yihan Zhao, Zhaoyang Yu, Ming He, Jianping Fan
分类: cs.AI, cs.HC
发布日期: 2024-07-04
💡 一句话要点
MobileExperts：移动设备中基于工具和多智能体协作的动态智能体团队
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 移动设备自动化 多智能体协作 工具学习 视觉语言模型 分层规划 智能体团队 任务分解
📋 核心要点
- 现有视觉语言模型在移动设备上自动化简单任务方面有所进展，但在处理复杂任务和降低推理成本方面仍有提升空间。
- MobileExperts通过动态组建智能体团队，并允许每个智能体通过工具构建成为专家，从而实现更高效的移动设备自动化。
- 实验结果表明，MobileExperts在分层智能水平基准测试中表现优于现有方法，并且推理成本降低了约22%。
📝 摘要（中文）
本文介绍了MobileExperts，首次将工具构建和多智能体协作引入移动设备，以解决复杂任务处理和高推理成本问题。MobileExperts根据智能体画像与人类需求的匹配程度动态组建团队。每个智能体随后进入独立的探索阶段，构建其工具以发展成为专家。最后，开发了一种双层规划机制，以建立专家之间的协调协作。通过设计一个新的分层智能水平基准来验证有效性，该基准提供了算法在各种复杂性任务中的处理能力。实验结果表明，MobileExperts在所有智能水平上均表现更好，并且推理成本降低了约22%，从而验证了设计的优越性。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在移动设备上自动化任务时，尤其是在处理复杂任务时，面临推理成本高昂和效率低下的问题。现有的视觉语言模型虽然可以完成一些简单任务，但缺乏处理复杂、多步骤任务的能力，并且难以进行有效的知识迁移和复用。
核心思路：MobileExperts的核心思路是引入多智能体协作和工具构建机制，将复杂任务分解为多个子任务，并让每个智能体专注于特定领域的工具开发，从而形成专家团队。通过动态组建团队和双层规划机制，实现智能体之间的有效协作，提高任务完成效率并降低推理成本。
技术框架：MobileExperts包含以下几个主要模块：1) 智能体画像构建：为每个智能体建立画像，描述其能力和擅长领域。2) 动态团队组建：根据用户需求和任务特点，动态选择合适的智能体组成团队。3) 工具构建：每个智能体在独立探索阶段，学习和构建特定领域的工具，成为该领域的专家。4) 双层规划机制：包括全局规划器和局部规划器，全局规划器负责任务分解和智能体分配，局部规划器负责指导每个智能体完成其子任务。
关键创新：MobileExperts的关键创新在于：1) 工具构建：允许智能体自主学习和构建工具，提高其解决特定任务的能力。2) 动态团队组建：根据任务需求动态组建智能体团队，提高资源利用率和任务完成效率。3) 双层规划机制：实现全局任务分解和局部智能体控制的有效结合，提高任务完成的整体效率。
关键设计：MobileExperts使用大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）作为智能体的基础模型。在工具构建阶段，采用强化学习或监督学习方法训练智能体使用工具。双层规划机制采用层次化规划算法，例如分层强化学习或分层任务网络。具体的损失函数和网络结构细节在论文中未详细说明，属于未知内容。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，MobileExperts在所有智能水平上均优于现有方法，并且推理成本降低了约22%。这表明MobileExperts在处理复杂任务和降低推理成本方面具有显著优势。具体的基线模型和数据集信息在论文中未详细说明，属于未知内容。
🎯 应用场景
MobileExperts可应用于各种移动设备自动化场景，例如智能家居控制、移动办公助手、智能客服等。通过自动执行复杂任务，提高用户的工作效率和生活质量。该研究的未来影响在于推动移动设备智能化发展，实现更自然、更智能的人机交互。
📄 摘要（原文）
The attainment of autonomous operations in mobile computing devices has consistently been a goal of human pursuit. With the development of Large Language Models (LLMs) and Visual Language Models (VLMs), this aspiration is progressively turning into reality. While contemporary research has explored automation of simple tasks on mobile devices via VLMs, there remains significant room for improvement in handling complex tasks and reducing high reasoning costs. In this paper, we introduce MobileExperts, which for the first time introduces tool formulation and multi-agent collaboration to address the aforementioned challenges. More specifically, MobileExperts dynamically assembles teams based on the alignment of agent portraits with the human requirements. Following this, each agent embarks on an independent exploration phase, formulating its tools to evolve into an expert. Lastly, we develop a dual-layer planning mechanism to establish coordinate collaboration among experts. To validate our effectiveness, we design a new benchmark of hierarchical intelligence levels, offering insights into algorithm's capability to address tasks across a spectrum of complexity. Experimental results demonstrate that MobileExperts performs better on all intelligence levels and achieves ~ 22% reduction in reasoning costs, thus verifying the superiority of our design.