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Multimodale Large Language Model‑Agenten (MLLMs) haben die Automatisierung von grafischen Benutzeroberflächen (GUI) revolutioniert, doch ihre Leistung bei Aufgaben mit langen Zeithorizonten und mehreren Anwendungen bleibt begrenzt. Der Hauptgrund liegt in den kleinen Kontextfenstern, die die Agenten nutzen können, wodurch sie wichtige Informationen verlieren.

Mit den jüngsten Fortschritten multimodaler Large Language Models hat die Automatisierung von grafischen Benutzeroberflächen (GUI) einen bedeutenden Sprung gemacht. Um jedoch die Lücke zwischen knappen Nutzeranweisungen und der Komplexität echter Abläufe zu schließen, ist es entscheidend, dass GUI-Agenten über verlässliche episodische Denkfähigkeiten verfügen.

Ein brandneuer Ansatz aus dem arXiv‑Repository präsentiert den Instruction Agent, einen grafischen Benutzeroberflächen‑Agenten, der mit Hilfe von Experten‑Demonstrationen selbst anspruchsvolle Aufgaben bewältigt. Durch die Analyse einer einzigen Demo extrahiert der Agent Schritt‑für‑Schritt‑Anweisungen und folgt strikt der vom Nutzer vorgesehenen Trajektorie, wodurch Fehler während der Ausführung vermieden werden.

In einer wegweisenden Veröffentlichung aus dem arXiv‑Repository präsentiert ein internationales Forschungsteam das Modell GUI‑Owl, das als Fundament für die nächste Generation von GUI‑Agenten dient. Das System erzielt mit 66,4 Punkten auf dem AndroidWorld‑Benchmark und 29,4 Punkten auf OSWorld die bislang besten Ergebnisse unter Open‑Source‑End‑to‑End‑Modellen.