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GUIエージェントarXiv:2507.16853

MobileUse: 階層的リフレクションを備えた自律モバイル操作GUIエージェント

MobileUse: A GUI Agent with Hierarchical Reflection for Autonomous Mobile Operation

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モバイル操作を自動化するGUIエージェントMobileUseを提案。階層的リフレクションで長期的タスクのエラー回復を実現し、能動的探索で未知環境のコールドスタート問題に対処、AndroidWorldとAndroidLabで最高性能を達成した。

詳しい要約

1. どんなもの?

- MobileUseは、MLLMsを基盤としたモバイル向けGUI agent - 視覚入力とユーザ指示を理解し、実機上の複雑タスクを自動実行 - 長時間タスク、エラー回復、未知環境でのcold-start問題に対処 - 物理モバイル端末向けのout-of-the-box toolkitも公開

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

- 従来のモバイルagentはlong-horizon実行やエラー回復、cold-startが課題 - MobileUseは階層的reflectionで複数時間スケールの自己監視・回復を実現 - reflection-on-demandで効率を維持 - proactive exploration moduleで未知環境の理解を強化 - AndroidWorldとAndroidLabで新たなstate-of-the-artを達成

3. 技術・手法の肝は?

- hierarchical reflection architectureを導入 - 個別actionからタスク完了まで複数時間スケールで自己監視・検出・回復 - reflection-on-demand戦略で必要な時のみreflectionし効率化 - proactive exploration moduleを導入 - 自己計画のexplorationにより環境理解を強化しcold-startを緩和 - MLLMsによる視覚入力理解と指示追従を基盤とする

4. どうやって有効だと検証した?

- AndroidWorldとAndroidLabベンチマークで評価 - 成功率はそれぞれ62.9%と44.2% - 両ベンチマークで新たなstate-of-the-art性能を達成したと報告 - 物理モバイル端末向けtoolkitも公開

5. 議論はある?

- 要旨からは不明 - 階層的reflectionの各時間スケールの詳細や計算コストの議論は記載なし - proactive explorationの限界や失敗事例の分析も不明 - 実機展開時の制約や安全性への言及も要旨からは不明

6. 次に読むべき論文は?

- AndroidWorld(評価benchmark) - AndroidLab(評価benchmark) - MLLMsを用いたmobile GUI agentの先行研究(要旨では個別名の参照なし) - reflectionやself-monitoringを用いるagent手法(関連一般手法)

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Ning Li, Xiangmou Qu, Jiamu Zhou, Jun Wang, Muning Wen, Kounianhua Du, Xingyu Lou, Qiuying Peng, Jun Wang, Weinan Zhang

分類: cs.RO, cs.MA

原文アブストラクト

Recent advances in Multimodal Large Language Models (MLLMs) have enabled the development of mobile agents that can understand visual inputs and follow user instructions, unlocking new possibilities for automating complex tasks on mobile devices. However, applying these models to real-world mobile scenarios remains a significant challenge due to the long-horizon task execution, difficulty in error recovery, and the cold-start problem in unfamiliar environments. To address these challenges, we propose MobileUse, a GUI agent designed for robust and adaptive mobile task execution. To improve resilience in long-horizon tasks and dynamic environments, we introduce a hierarchical reflection architecture that enables the agent to self-monitor, detect, and recover from errors across multiple temporal scales-ranging from individual actions to overall task completion-while maintaining efficiency through a reflection-on-demand strategy. To tackle cold-start issues, we further introduce a proactive exploration module, which enriches the agent's understanding of the environment through self-planned exploration. Evaluations on AndroidWorld and AndroidLab benchmarks demonstrate that MobileUse establishes new state-of-the-art performance, achieving success rates of 62.9% and 44.2%, respectively. To facilitate real-world applications, we release an out-of-the-box toolkit for automated task execution on physical mobile devices, which is available at https://github.com/MadeAgents/mobile-use.

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