Caution for the Environment: Multimodal LLM Agents are Susceptible to Environmental Distractions

📄 arXiv: 2408.02544v3 📥 PDF

作者: Xinbei Ma, Yiting Wang, Yao Yao, Tongxin Yuan, Aston Zhang, Zhuosheng Zhang, Hai Zhao

分类: cs.CL

发布日期: 2024-08-05 (更新: 2025-09-05)

备注: ACL 2025

💡 一句话要点

揭示多模态LLM智能体在GUI环境中易受环境干扰的问题

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

关键词: 多模态LLM GUI智能体 环境干扰 可靠性 对抗性攻击

📋 核心要点

  1. 现有研究主要关注多模态LLM智能体的有用性，忽略了其在复杂GUI环境中可能受到的环境干扰。
  2. 该研究通过构建包含无关内容的GUI环境，评估MLLM智能体在不同感知水平下的抗干扰能力。
  3. 实验结果表明，即使是最先进的MLLM智能体也容易受到环境干扰，突显了提高智能体可靠性的重要性。

📝 摘要（中文）

本文研究了多模态大型语言模型（MLLM）智能体在图形用户界面（GUI）环境中的可靠性，旨在解决多模态GUI智能体是否会被环境上下文分散注意力的问题。论文提出了一个通用场景，其中用户和智能体都是良性的，但环境包含不相关的干扰内容。通过模拟数据集，评估了各种MLLM作为GUI智能体的性能，并采用了三种不同感知级别的工作模式。实验结果表明，即使是最强大的模型，无论是通用智能体还是专业的GUI智能体，都容易受到干扰。与最近主要关注智能体有用性的研究不同，本文首次指出这些智能体容易受到环境干扰。此外，我们还实施了对抗性环境注入，并分析了提高可靠性的方法，呼吁大家共同关注这个重要议题。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态大型语言模型（MLLM）智能体在图形用户界面（GUI）环境中，容易受到环境中无关信息干扰的问题。现有的研究主要集中在提高智能体的有用性，而忽略了其在真实复杂环境中可能存在的脆弱性，即容易被不相关的视觉信息分散注意力，导致任务执行失败。

核心思路：论文的核心思路是构建一个包含干扰信息的GUI环境，通过评估MLLM智能体在不同感知水平下的表现，来量化其受环境干扰的程度。通过这种方式，可以系统地研究不同模型的鲁棒性，并为后续改进提供方向。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个部分：1) 构建模拟的GUI环境，其中包含目标任务相关的元素以及干扰元素；2) 选择一系列MLLM作为GUI智能体，包括通用智能体和专门的GUI智能体；3) 设计三种不同的工作模式，模拟不同的感知水平；4) 通过实验评估智能体在不同环境和感知水平下的表现，并分析其受干扰的程度；5) 实施对抗性环境注入，并分析提高可靠性的方法。

关键创新：该研究的关键创新在于首次关注了MLLM智能体在GUI环境中受环境干扰的问题，并提出了一个通用的评估框架。通过实验证明，即使是最先进的MLLM智能体也容易受到干扰，这为后续研究提供了重要的启示。

关键设计：在实验设计方面，论文采用了三种不同的工作模式来模拟不同的感知水平，包括：1) 完全感知：智能体可以访问GUI环境中的所有信息；2) 部分感知：智能体只能访问GUI环境中的部分信息；3) 有限感知：智能体只能访问GUI环境中的有限信息。此外，论文还实施了对抗性环境注入，通过在GUI环境中添加精心设计的干扰元素，来进一步评估智能体的鲁棒性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，即使是最强大的MLLM，包括通用智能体和专门的GUI智能体，都容易受到环境干扰。例如，在包含干扰元素的GUI环境中，智能体的任务完成率显著下降。对抗性环境注入进一步验证了智能体的脆弱性，突显了提高智能体可靠性的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升智能客服、自动化测试、智能家居等领域中智能体在复杂环境下的可靠性。通过提高智能体的抗干扰能力，可以减少错误操作，提升用户体验，并降低安全风险。未来的研究可以进一步探索更有效的抗干扰方法，例如注意力机制、视觉推理等。

📄 摘要（原文）

This paper investigates the faithfulness of multimodal large language model (MLLM) agents in a graphical user interface (GUI) environment, aiming to address the research question of whether multimodal GUI agents can be distracted by environmental context. A general scenario is proposed where both the user and the agent are benign, and the environment, while not malicious, contains unrelated content. A wide range of MLLMs are evaluated as GUI agents using a simulated dataset, following three working patterns with different levels of perception. Experimental results reveal that even the most powerful models, whether generalist agents or specialist GUI agents, are susceptible to distractions. While recent studies predominantly focus on the helpfulness of agents, our findings first indicate that these agents are prone to environmental distractions. Furthermore, we implement an adversarial environment injection and analyze the approach to improve faithfulness, calling for a collective focus on this important topic.