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Accès ouvert déclaré 2024 preprint

Aguvis: Unified Pure Vision Agents for Autonomous GUI Interaction

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Le résumé fourni par la source

Automating GUI tasks remains challenging due to reliance on textual representations, platform-specific action spaces, and limited reasoning capabilities. We introduce Aguvis, a unified vision-based framework for autonomous GUI agents that directly operates on screen images, standardizes cross-platform interactions and incorporates structured reasoning via inner monologue. To enable this, we construct Aguvis Data Collection, a large-scale dataset with multimodal grounding and reasoning annotations, and develop a two-stage training pipeline that separates GUI grounding from planning and reasoning. Experiments show that Aguvis achieves state-of-the-art performance across offline and real-world online benchmarks, marking the first fully autonomous vision-based GUI agent that operates without closed-source models. We open-source all datasets, models, and training recipes at https://aguvis-project.github.io to advance future research.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

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