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下一代 Windows 系统「UFO」曝光:首个 Windows Agent 来袭?

下一代 Windows 系统「UFO」曝光:首个 Windows Agent 来袭?

行业观察行业观察2024/02/19 07:57
作者:行业观察
「UFO」是专为 Windows OS 交互设计、面向 UI 的智能体框架,由 MSRA、微软 AI 等团队等共同打造。


撰文:白交、衡宇,凹非寺

来源: 量子位


下一代 Windows 操作系统提前曝光了??


微软首个为 Windows 而设的智能体(Agent)亮相:


基于 GPT-4V,一句话就可以在多个应用中无缝切换,完成复杂任务。整个过程无需人为干预,其执行成功率和效率是 GPT-4 的两倍,GPT-3.5 的四倍。


比如,删除 PPT 演示文稿上的所有备注,几个简单步骤就可完成。



还有像利用多个来源文本,比如 word 文档、图像文本内容,撰写电子邮件。


网友表示:这才是 Windows 级别应有的创新能力



第一个 Windows Agent 来了


这样一个智能体叫做 UFO,全名「UI-Focused」,是一个专为 Windows OS(操作系统)交互设计、面向用户界面(UI)的智能体框架,可以在单个或者多个应用程序中操作,由 MSRA、微软 AI 与应用研究团队等共同打造。


用户就可以通过自然语言指令,来操作 App 的用户界面。



据介绍,UFO 是第一个专为 Windows OS 环境中的任务完成量身定制的 UI Agent。



就拿删除 PPT 上的所有注释为例。传统方式需要一页一页手动删除注释。如果 PPT 巨长无比,这个过程就会又久又无聊,让人瞬间暴躁。


但 UFO 得到指令后,简化了整个过程。


它先是提议用「删除所有演示笔记」功能,这个功能因为按钮位置藏得很深,经常被用户忽视。


而后,UFO 导航到「File」选项,对后台视图进行访问;然后,再平滑地切换到「info」菜单,单击「检查问题」按钮,并选择「检查文档」,开始检查文档中所有包含的注释。


紧接着,UFO 识别到菜单地步的「删除所有演示笔记」,向下滚动定位到其位置,启动单击功能。


考虑到误删的可能性,UFO 这里有一道保护功能,需要用户再次确定是否真的要删除所有注释。


用户一旦确认,所有笔记就「图片」的一下都没有了~



如 PowerPoint 这般,文章中对其它几个场景进行了图文并茂的展示。


比如读一篇 PDF:



设计 PPT 格式:



下载 Docker 拓展:



发条推文:



搜索总结:



读篇 paper:



以及怎么利用 UFO 在 Word 文档里提取文本、描述图像、撰写然后发送电子邮件等。


研究团队在 9 个常用的 Windows 应用程序上对 UFO 进行了测试,包括 Outlook、Photos、PPT、Word 等,涵盖了 Windows 用户的高频使用场景,能够测试工作、交流、编码、阅读、网页浏览等目的。


对于每个应用程序,团队设计了 5 个不同的请求,共 45 个;另外还设计了 5 个设计跨多个交互应用程序的请求。


也就是说,共产生了 50 个请求,每个应用程序至少有一个请求链接到另一个后续请求,提供全面评估 UFO 的互动模式。


在评估指标方面,则从成功度、步骤、完成率和保障率这几个角度来评估 UFO。


为了全面评估 UFO 的性能,团队开发了名为 WindowsBench 的测试基准。


考虑到没有现成的 Windows Agent,团队选择 GPT-3.5 和 GPT-4 作为基座模型,并且指示它们提供一步一步的指导来完成用户请求。


值得注意的是,UFO 在 WindowsBench 上成功率达到了 86%,成倍超过了 GPT-4——因此 UFO 可以被定位为一个高效的 Agent。


而 UFO 的完成率也是最好的,这表明它有能力采取更精确的动作;此外,UFO 完成任务的步骤也是最少的,安全度也是最高的。



最后,9 个场景从 4 个角度在 WindowsBench 的详细得分如下:



三个模块组成


既然如此,这样一个操作系统级别的 Agent,究竟是如何实现的呢?


首先,它理解用户的自然语言要求,然后将其分解为一系列子任务。然后观察用户界面,并对其控制元素进行操作,以实现总体目标。


既然如此,又是如何实现的呢?


架构上看,UFO 是个双 Agent 框架,主要有三个模块:


  • 应用智能体(AppAgent),选择一个应用程序满足用户请求。
  • 行动智能体(ActAgent),负责在所选应用中反复执行任务。
  • 交互控制,无需人工干预,全自动执行。


在收到用户请求后,AppAgent 会对需求进行分析。除此之外,还有这些信息作为输入:桌面截图、App 信息、记忆以及示例。


其中,UFO 为 AppAgent 提供了完整的桌面截图和可用应用程序列表以供参考。


然后从当前激活的应用程序中选择一个合适的应用程序,并制定一个全局实现计划,将其传递给 ActAgent。



一旦找到合适的应用程序,App 就会出现在桌面上。随后 ActAgent 启动操作。


在每个操作选择之前,UFO 都会捕获当前应用程序用户界面窗口的屏幕截图,并标注所有可用控件。此外,UFO 还记录了每个控件的相关信息,供 ActAgent 观察。



ActAgent 的任务是选择要操作的控件,然后通过控件交互模块选择要在所选控件上执行的特定操作。



这一决定是基于 ActAgent 的观察结果、先前计划和操作记忆做出的。


这个递归过程一直持续到用户请求在所选应用程序中成功完成为止。至此,用户请求的一个阶段结束。


如果需要跨越多个应用程序,那么在 ActAgent 完成当前任务之后,ActAgent 将把任务委托给 AppAgent,以便切换到不同的应用程序,从而启动请求的第二阶段。



用户可以选择提出新的请求,促使 UFO 通过重复上述过程来处理新任务。


研究团队依据日常鼠标操作,还开发了自定义操作,比如单击、选择文本、滚动等,以此来完成对于控件的操作。


主要有这些控制类型:



微软全球资深副总裁、MSRA 副院长领衔


最后介绍一下 UFO 的研究团队,其中大多数都为华人。


通讯作者 Chaoyun Zhang,是微软 DKI(Data、Knowledge、Intelligence,数据 / 知识 / 情报)小组的高级研究员。


他于 2020 年,在爱丁堡大学获得硕士和博士学位,研究兴趣包括时间序列建模、时空数据挖掘、因果推理以及云服务和 AIOps 的可解释机器学习。


Chaoyun Zhang 还是华中科技大学校友,出国前在华中科技大学电子信息与通信学院取得学士学位。



作者 Liqun Li,现为微软 DKI 组首席研究员。


他先毕业于清华大学计算机科学与技术系,取得学士学位;而后又在 2012 年获得中国科学院软件研究所博士学位。期间,Liqun Li 曾作为访问学者前往密歇根州立大学。



作者 Saravan Rajmohan,Miceosoft 365 的 AI 及应用研究的合作伙伴总监。


他领导应用研究团队与 Microsoft 的各个研究小组进行深入协作,将算法研究与 AI/ML 技术和硬件创新相结合



作者张冬梅,MSRA(微软亚洲研究院)常务副院长,微软杰出首席科学家。


她从 2004 年起加入 MSRA,从事和领导 DKI 领域的研究工作,近几年,团队将研究扩大到商业智能领域。



作者张祺,微软全球资深副总裁。


此前,张祺曾任微软(亚洲)互联网工程院常务副院长,兼任微软移动联新互联网服务有限公司董事长,负责微软互联网业务及人工智能平台在亚洲的团队。


同时,他也是微软中国首位「全球杰出工程师」。



最后,简单介绍一下多位作者的工作单位:MSRA 的 DKI 组。


DKI 是 Data、Knowledge、Intelligence 的简写。


该小组致力于 AI、数据分析、数据交互、数据可视化的研究,探索全新的数据分析、展示、交互技术,让数据和数据中的发现故事被高效地理解、广泛地传播。


团队与微软产品如 Excel,PowerPoint 等深度合作,常年在各个领域的顶会和期刊上发表论文。

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