OSCAR: Operating System Control via State-Aware Reasoning and Re-Planning

📄 arXiv: 2410.18963v1 📥 PDF

作者: Xiaoqiang Wang, Bang Liu

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-10-24

备注: Work in progress

💡 一句话要点

OSCAR：通过状态感知推理与重规划实现操作系统控制

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

关键词: 操作系统控制 状态感知推理 任务重规划 大型语言模型 GUI自动化

📋 核心要点

  1. 现有LLM/LMM在自动化任务中泛化能力不足，难以适应多样化的应用场景，限制了其应用范围。
  2. OSCAR通过状态感知推理和重规划，将人类指令转化为可执行的Python代码，实现对GUI的精确控制。
  3. 实验表明，OSCAR在桌面和移动平台上均表现出色，能将复杂工作流简化为自然语言指令，提升用户效率。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）和大型多模态模型（LMMs）在自动化复杂任务（如网页浏览和游戏）方面展现出巨大潜力。然而，它们在不同应用中的泛化能力仍然有限，阻碍了更广泛的应用。为了解决这一挑战，我们提出了OSCAR：通过状态感知推理与重规划实现操作系统控制。OSCAR是一种通用智能体，旨在通过标准化的控制方式（如鼠标和键盘输入）自主导航和交互各种桌面和移动应用程序，同时处理屏幕图像以完成用户指令。OSCAR将人类指令转换为可执行的Python代码，从而能够精确控制图形用户界面（GUI）。为了提高稳定性和适应性，OSCAR作为一个状态机运行，配备了错误处理机制和动态任务重规划，使其能够有效地适应实时反馈和异常情况。我们通过在桌面和移动平台上的各种基准测试中进行的大量实验证明了OSCAR的有效性，它将复杂的工作流程转换为简单的自然语言命令，从而显著提高用户生产力。我们的代码将在发布后开源。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型和多模态模型在自动化任务，特别是操作系统控制方面，泛化能力不足。它们难以适应各种桌面和移动应用程序，无法有效地处理实时反馈和异常情况，导致用户体验不佳。现有方法缺乏对系统状态的感知和动态调整能力，容易在复杂任务中失败。

核心思路：OSCAR的核心思路是通过状态感知推理和重规划，使智能体能够理解当前系统状态，并根据状态变化动态调整执行策略。将用户指令转化为可执行的Python代码，实现对GUI的精确控制。通过状态机和错误处理机制，提高智能体的稳定性和适应性。

技术框架：OSCAR的整体架构包含以下几个主要模块：1) 状态感知模块：负责处理屏幕图像，提取当前应用程序的状态信息。2) 指令解析模块：将用户输入的自然语言指令解析为可执行的Python代码。3) 任务执行模块：执行生成的Python代码，控制鼠标和键盘等输入设备与GUI交互。4) 错误处理模块：检测执行过程中的错误，并触发任务重规划。5) 任务重规划模块：根据错误信息和当前状态，重新规划任务执行路径。整个流程以状态机的方式运行，根据状态变化动态调整。

关键创新：OSCAR的关键创新在于其状态感知推理和重规划机制。与传统的基于规则或预定义行为的智能体不同，OSCAR能够理解当前系统状态，并根据状态变化动态调整执行策略。这种状态感知能力使其能够更好地适应各种应用程序和复杂任务。将自然语言指令转化为可执行的Python代码，实现了对GUI的精确控制。

关键设计：OSCAR的关键设计包括：1) 使用卷积神经网络（CNN）提取屏幕图像的特征，用于状态感知。2) 使用大型语言模型（LLM）将自然语言指令解析为Python代码。3) 设计状态机，定义不同状态之间的转换规则。4) 实现错误检测和恢复机制，例如，当程序崩溃时，自动重启程序并从上次保存的状态继续执行。5) 优化Python代码生成过程，确保生成的代码能够高效地控制GUI。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在桌面和移动平台上的多个基准测试中验证了OSCAR的有效性。实验结果表明，OSCAR能够成功完成各种复杂任务，例如网页浏览、文件管理、图像编辑等。与现有的自动化工具相比，OSCAR在任务完成率和效率方面均有显著提升。具体的性能数据将在论文发表后公开。

🎯 应用场景

OSCAR具有广泛的应用前景，可用于自动化各种桌面和移动应用程序的操作，例如自动化办公、软件测试、游戏辅助等。它可以显著提高用户的工作效率，降低操作难度，尤其对于需要频繁进行重复性操作的任务，OSCAR可以提供极大的便利。未来，OSCAR有望成为一种通用的操作系统控制工具，赋能更多人轻松驾驭各种应用程序。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) and large multimodal models (LMMs) have shown great potential in automating complex tasks like web browsing and gaming. However, their ability to generalize across diverse applications remains limited, hindering broader utility. To address this challenge, we present OSCAR: Operating System Control via state-Aware reasoning and Re-planning. OSCAR is a generalist agent designed to autonomously navigate and interact with various desktop and mobile applications through standardized controls, such as mouse and keyboard inputs, while processing screen images to fulfill user commands. OSCAR translates human instructions into executable Python code, enabling precise control over graphical user interfaces (GUIs). To enhance stability and adaptability, OSCAR operates as a state machine, equipped with error-handling mechanisms and dynamic task re-planning, allowing it to efficiently adjust to real-time feedback and exceptions. We demonstrate OSCAR's effectiveness through extensive experiments on diverse benchmarks across desktop and mobile platforms, where it transforms complex workflows into simple natural language commands, significantly boosting user productivity. Our code will be open-source upon publication.