Intelligent Virtual Assistants with LLM-based Process Automation

📄 arXiv: 2312.06677v1 📥 PDF

作者: Yanchu Guan, Dong Wang, Zhixuan Chu, Shiyu Wang, Feiyue Ni, Ruihua Song, Longfei Li, Jinjie Gu, Chenyi Zhuang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2023-12-04

💡 一句话要点

提出基于LLM的移动App流程自动化智能助理，实现复杂任务的自然语言控制。

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

关键词: 智能虚拟助手 大型语言模型 流程自动化 移动应用 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有智能助手难以处理多步骤指令和复杂的自然语言目标，限制了其应用范围。
  2. 论文提出LLMPA架构，利用LLM分解指令、生成描述并预测动作，实现移动App流程自动化。
  3. 实验证明，该系统能够在支付宝等真实应用中完成复杂任务，展示了LLM在实际应用中的潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的智能虚拟助手，旨在克服现有助手在执行多步骤指令和完成复杂自然语言目标方面的局限性。该系统通过增强自然语言处理和推理能力，能够自动执行移动应用内的多步骤操作。LLMPA（LLM-based Process Automation）包含指令分解、描述生成、界面元素检测、动作预测和错误检查等模块，提供了一个端到端的解决方案，用于解析指令、推理目标和执行动作。实验表明，该系统能够根据自然语言指令在支付宝中完成复杂的移动操作任务。该研究展示了大型语言模型在自动化助手完成实际任务方面的潜力，并在一个拥有数亿用户的广泛使用的移动应用中进行了首次真实部署和广泛评估。

🔬 方法详解

问题定义：现有智能虚拟助手在理解和执行复杂、多步骤的自然语言指令方面存在局限性，尤其是在移动应用环境中。用户需要通过一系列手动操作才能完成特定任务，效率低下。现有方法难以有效地解析用户意图，并将其转化为一系列可执行的App操作。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的自然语言理解和推理能力，将用户的高级指令分解为一系列可执行的App操作步骤。通过LLM驱动的流程自动化，实现用户意图的自动执行，从而简化用户操作，提高效率。

技术框架：LLMPA（LLM-based Process Automation）框架包含以下主要模块：1) 指令分解：将用户的高级指令分解为更小的、可管理的子任务。2) 描述生成：为每个子任务生成详细的描述，以便后续模块理解和执行。3) 界面元素检测：识别App界面上的相关元素，例如按钮、文本框等。4) 动作预测：根据子任务描述和界面元素信息，预测下一步需要执行的App操作。5) 错误检查：在执行过程中检测错误，并采取相应的纠正措施。

关键创新：该论文的关键创新在于将LLM应用于移动App流程自动化，并提出了LLMPA架构。与传统方法相比，LLMPA能够更好地理解用户意图，并自动执行复杂任务。此外，该研究还在一个拥有数亿用户的真实移动应用中进行了部署和评估，验证了LLMPA的有效性。

关键设计：具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中没有详细说明，属于未知信息。但可以推测，LLM的选择和微调、界面元素检测算法的精度、动作预测模型的准确性等是影响系统性能的关键因素。

📊 实验亮点

论文在支付宝这一拥有数亿用户的真实移动应用中进行了实验，验证了LLMPA的有效性。虽然论文中没有提供具体的性能数据和对比基线，但强调了这是首次在如此大规模的真实环境中部署和评估基于LLM的虚拟助手，具有重要的实际意义。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种移动应用场景，例如电商购物、在线支付、社交媒体等。通过自然语言指令，用户可以更方便地完成复杂任务，提高用户体验。未来，该技术还可以扩展到其他领域，例如智能家居控制、自动驾驶等，实现更广泛的自动化。

📄 摘要（原文）

While intelligent virtual assistants like Siri, Alexa, and Google Assistant have become ubiquitous in modern life, they still face limitations in their ability to follow multi-step instructions and accomplish complex goals articulated in natural language. However, recent breakthroughs in large language models (LLMs) show promise for overcoming existing barriers by enhancing natural language processing and reasoning capabilities. Though promising, applying LLMs to create more advanced virtual assistants still faces challenges like ensuring robust performance and handling variability in real-world user commands. This paper proposes a novel LLM-based virtual assistant that can automatically perform multi-step operations within mobile apps based on high-level user requests. The system represents an advance in assistants by providing an end-to-end solution for parsing instructions, reasoning about goals, and executing actions. LLM-based Process Automation (LLMPA) has modules for decomposing instructions, generating descriptions, detecting interface elements, predicting next actions, and error checking. Experiments demonstrate the system completing complex mobile operation tasks in Alipay based on natural language instructions. This showcases how large language models can enable automated assistants to accomplish real-world tasks. The main contributions are the novel LLMPA architecture optimized for app process automation, the methodology for applying LLMs to mobile apps, and demonstrations of multi-step task completion in a real-world environment. Notably, this work represents the first real-world deployment and extensive evaluation of a large language model-based virtual assistant in a widely used mobile application with an enormous user base numbering in the hundreds of millions.