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Think, Act, Learn: A Framework for Autonomous Robotic Agents using Closed-Loop Large Language Models
文章主要内容总结本文提出了一种名为“GUI-Learner”的通用框架,旨在实现自主代理(agent)对未知软件的自主学习与操作。该框架聚焦于解决当前基于大型语言模型(LLMs)的代理在动态图形用户界面(GUI)中适应性差、泛化能力弱的问题,通过以下核心内容构建解决方案:问题定位:现有基于LLMs的代理多为开环模式,仅作为一次性规划器,难以应对物理环境中的动态变化;而纯模仿学习或强化学习存在样本效率低、泛化能力有限等问题。框架结构:GUI-Learner分为两个核心模块:感知模块(Perception Module):基于视觉-语言模型(VLM)将原始屏幕像素转换为结构化UI表示(识别可交互元素、位置、类型等),降低决策复杂度。决策模块(Decision Module):基于Transformer架构,结合结构化UI表示、任务目标和交互历史,生成具体动作(如点击、输入、滚动等)。学习策略:采用两阶段混合学习策略:第一阶段:通过行为克隆(Behavioral Cloning)从专家演示数据中学习初始策略,快速获得基础能力。第二阶段:通过离线强化学习(Offline RL)从自主交互数据(包括成功与失败经验)中优化策略,提升鲁棒性。实验验证:在网页(Min
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