See, Think, Act: Teaching Multimodal Agents to Effectively Interact with GUI by Identifying Toggles

📄 arXiv: 2509.13615v1 📥 PDF

作者: Zongru Wu, Rui Mao, Zhiyuan Tian, Pengzhou Cheng, Tianjie Ju, Zheng Wu, Lingzhong Dong, Haiyue Sheng, Zhuosheng Zhang, Gongshen Liu

分类: cs.AI, cs.CL, cs.HC

发布日期: 2025-09-17

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出StaR方法，提升多模态Agent在GUI交互中Toggle控制的准确性

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

关键词: 多模态Agent GUI交互 Toggle控制 状态感知推理 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有Agent在GUI交互中，尤其是在Toggle控制上，表现出不可靠性，当当前状态与目标状态一致时问题尤为突出。
  2. 论文提出State-aware Reasoning (StaR) 方法，通过让Agent感知当前状态、分析目标状态，从而做出更准确的决策。
  3. 实验表明，StaR能显著提升Toggle指令执行的准确率，在多个基准测试和动态环境中均表现出优越性能，提升幅度超过30%。

📝 摘要（中文）

多模态Agent的出现促进了图形用户界面（GUI）中的有效交互，尤其是在普遍存在的GUI控制中。然而，它们无法可靠地执行toggle控制指令仍然是一个关键瓶颈。为了研究这个问题，我们从公共数据集中构建了一个具有二元toggle指令的状态控制基准。对现有Agent的评估表明它们的可靠性不足，尤其是在当前toggle状态已经与所需状态匹配时。为了应对这一挑战，我们提出了一种状态感知推理（StaR）训练方法，该方法教导Agent感知当前的toggle状态，分析指令中所需的期望状态，并采取相应的行动。在三个多模态Agent上的实验表明，StaR可以将toggle指令执行准确率提高30%以上。在三个公共基准上的进一步评估表明，StaR还可以提高一般任务的性能。最后，在动态环境中的评估突出了StaR在实际应用中的潜力。代码、基准和StaR增强的Agent可在https://github.com/ZrW00/StaR获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文关注多模态Agent在GUI交互中执行Toggle控制指令的可靠性问题。现有Agent在处理此类任务时，尤其是在当前Toggle状态与期望状态一致时，容易出现误判，导致执行失败。这限制了Agent在实际GUI控制场景中的应用。

核心思路：论文的核心思路是让Agent具备“状态感知”能力。Agent需要明确当前Toggle的状态，理解指令的目标状态，并基于这两者进行推理，从而决定是否需要执行Toggle操作。这种状态感知的推理过程能够避免盲目执行，提高控制的准确性。

技术框架：论文提出的State-aware Reasoning (StaR) 是一种训练方法，可以集成到现有的多模态Agent中。整体流程包括：1) Agent接收GUI界面图像和Toggle指令；2) Agent分析当前Toggle状态；3) Agent理解指令中的目标状态；4) Agent基于当前状态和目标状态进行推理，决定是否执行Toggle操作；5) Agent执行操作并更新GUI状态。

关键创新：StaR的关键创新在于其状态感知的推理机制。与以往Agent直接根据指令执行操作不同，StaR强调Agent需要先理解当前状态和目标状态，再进行决策。这种方法能够有效避免在状态一致时进行不必要的操作，从而提高准确性。此外，StaR作为一种训练方法，可以灵活地应用于不同的多模态Agent。

关键设计：StaR的具体实现细节取决于所使用的多模态Agent。一般来说，需要设计一个模块来感知当前Toggle状态，例如通过视觉分析或文本信息提取。推理过程可以使用规则、神经网络或其他推理模型来实现。损失函数的设计也需要考虑状态感知，例如可以增加一个惩罚项，当Agent在状态一致时执行了错误的操作。

📊 实验亮点

实验结果表明，StaR方法在三个多模态Agent上均取得了显著的性能提升，Toggle指令执行准确率提高了30%以上。此外，在三个公共基准测试中，StaR也提高了通用任务的性能。在动态环境中的评估进一步验证了StaR在实际应用中的潜力。这些结果表明，StaR是一种有效的提升多模态Agent在GUI交互中Toggle控制能力的方法。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于智能助手、自动化测试、人机交互等领域。通过提升Agent在GUI控制中的准确性和可靠性，可以实现更智能、更高效的自动化操作，例如自动填写表单、自动化软件测试、智能家居控制等。未来，该技术有望进一步扩展到更复杂的GUI交互场景，实现更高级别的自动化。

📄 摘要（原文）

The advent of multimodal agents facilitates effective interaction within graphical user interface (GUI), especially in ubiquitous GUI control. However, their inability to reliably execute toggle control instructions remains a key bottleneck. To investigate this, we construct a state control benchmark with binary toggle instructions from public datasets. Evaluations of existing agents demonstrate their unreliability, particularly when the current toggle state already matches the desired state. To address the challenge, we propose State-aware Reasoning (StaR), a training method that teaches agents to perceive the current toggle state, analyze the desired state from the instruction, and act accordingly. Experiments on three multimodal agents demonstrate that StaR can improve toggle instruction execution accuracy by over 30\%. Further evaluations on three public benchmarks show that StaR also enhances general task performance. Finally, evaluations on a dynamic environment highlight the potential of StaR for real-world applications. Code, benchmark, and StaR-enhanced agents are available at https://github.com/ZrW00/StaR.