OmegaUse: Building a General-Purpose GUI Agent for Autonomous Task Execution

TL;DR

OmegaUse通过混合专家模型实现96.3%的ScreenSpot-V2得分。

cs.AI 🔴 高级 2026-01-28 10 次浏览
Le Zhang Yixiong Xiao Xinjiang Lu Jingjia Cao Yusai Zhao Jingbo Zhou Lang An Zikan Feng Wanxiang Sha Yu Shi Congxi Xiao Jian Xiong Yankai Zhang Hua Wu Haifeng Wang
GUI代理 自主任务执行 混合专家模型 数据构建 跨平台

核心发现

方法论

OmegaUse采用混合专家(MoE)架构,通过两阶段训练策略提升GUI代理的任务执行能力。首先进行监督微调(SFT),然后通过群体相对策略优化(GRPO)提升空间定位和顺序规划能力。数据构建方面,结合开源数据集和自动合成框架,确保数据高保真度。

关键结果

  • OmegaUse在ScreenSpot-V2上取得96.3%的SOTA成绩,显著优于现有方法。
  • 在AndroidControl上实现79.1%的步骤成功率,展示出强大的交互能力。
  • 在ChiM-Nav和Ubu-Nav上分别达到74.24%和55.9%的成功率,验证了跨平台的通用性。

研究意义

OmegaUse在学术界和工业界具有重要意义。它不仅提升了人机交互效率,还为多平台任务执行提供了新的解决方案,解决了现有方法在数据质量和训练方法上的瓶颈。

技术贡献

OmegaUse在技术上突破了现有SOTA方法的局限,通过引入MoE架构和GRPO策略,显著降低了计算开销,同时提升了模型的推理能力和任务执行效率。

新颖性

OmegaUse首次将MoE架构应用于GUI代理,结合创新的数据构建和训练策略,实现了跨平台的高效任务执行。

局限性

  • OmegaUse在某些复杂任务场景下仍存在性能下降的问题,可能需要进一步优化数据集和训练策略。
  • 模型在处理极端稀疏数据时可能表现不佳。

未来方向

未来的研究方向包括优化数据构建流程,提高模型在复杂任务场景下的鲁棒性,以及探索更多的应用场景。

AI 总览摘要

OmegaUse是一种通用的GUI代理模型,旨在提升自主任务执行能力。通过混合专家架构和创新的数据构建流程,OmegaUse在多平台上实现了高效的任务执行。实验结果表明,OmegaUse在ScreenSpot-V2和AndroidControl等基准测试中取得了领先的成绩,展示了其在跨平台任务执行中的潜力。然而,在某些复杂场景下,模型的性能仍有待提升。未来的研究将着重于优化数据构建和训练策略,以进一步提高模型的鲁棒性和适用性。

深度分析

研究背景

近年来,GUI代理在多模态交互中展现出巨大的潜力。传统方法在数据质量和训练策略上存在瓶颈,难以实现高效的任务执行。

核心问题

现有GUI代理在跨平台任务执行中面临数据质量低、训练方法不当等挑战,导致性能不足。

核心创新

OmegaUse通过引入混合专家架构和创新的数据构建流程,解决了现有方法在数据质量和训练策略上的瓶颈。

方法详解

  • �� 数据构建:结合开源数据集和自动合成框架,确保数据高保真度。

  • �� 训练策略:采用两阶段策略,首先进行SFT,然后通过GRPO提升性能。

实验设计

实验在多个基准测试上进行,包括ScreenSpot-V2和AndroidControl,验证了OmegaUse的跨平台性能。

结果分析

OmegaUse在ScreenSpot-V2上取得96.3%的成绩,在AndroidControl上实现79.1%的步骤成功率,展示了其强大的交互能力。

应用场景

OmegaUse可用于提升人机交互效率,适用于多平台任务执行,如移动应用和桌面软件。

局限与展望

OmegaUse在某些复杂任务场景下仍存在性能下降的问题,未来需优化数据集和训练策略。

通俗解读 非专业人士也能看懂

想象你在一个复杂的厨房里,OmegaUse就像一个超级厨师助手。它能快速理解你的指令,比如切菜、煮饭,并且在不同的厨房设备间自如切换。通过学习各种食谱和操作步骤,它能在不同的厨房环境中高效工作。即使面对新的菜谱,它也能通过不断学习和优化,快速适应并做出美味的菜肴。

简单解释 像给14岁少年讲一样

想象你在玩一个超级复杂的游戏,OmegaUse就像你的游戏助手。它能帮你快速找到游戏中的道具,完成各种任务。即使游戏规则很复杂,它也能通过不断学习,帮助你在游戏中取得高分。就像一个无所不能的游戏伙伴,它能在不同的游戏场景中自如应对,帮你赢得胜利!

术语表

GUI代理

图形用户界面代理,帮助用户在数字环境中执行任务。

OmegaUse通过GUI代理实现跨平台任务执行。

混合专家模型

一种通过激活部分参数来提高计算效率的模型架构。

OmegaUse采用混合专家模型以平衡计算效率和推理能力。

监督微调(SFT)

一种通过监督学习来建立基本交互语法的训练策略。

OmegaUse在训练初期使用SFT来奠定基础。

群体相对策略优化(GRPO)

一种通过相对奖励机制来优化策略的强化学习方法。

OmegaUse通过GRPO提升空间定位和顺序规划能力。

ScreenSpot-V2

一种用于评估GUI代理性能的基准测试。

OmegaUse在ScreenSpot-V2上取得了96.3%的成绩。

开放问题 这项研究留下的未解疑问

  • 1 如何在极端稀疏数据场景下提升OmegaUse的性能?
  • 2 如何进一步优化OmegaUse的数据构建流程以提升复杂任务场景下的鲁棒性?

应用场景

近期应用

跨平台任务执行

OmegaUse可以在移动和桌面平台上实现高效的任务执行,提升人机交互效率。

远期愿景

智能助手

未来,OmegaUse可发展为智能助手,帮助用户在各种数字环境中高效工作。

原文摘要

Graphical User Interface (GUI) agents show great potential for enabling foundation models to complete real-world tasks, revolutionizing human-computer interaction and improving human productivity. In this report, we present OmegaUse, a general-purpose GUI agent model for autonomous task execution on both mobile and desktop platforms, supporting computer-use and phone-use scenarios. Building an effective GUI agent model relies on two factors: (1) high-quality data and (2) effective training methods. To address these, we introduce a carefully engineered data-construction pipeline and a decoupled training paradigm. For data construction, we leverage rigorously curated open-source datasets and introduce a novel automated synthesis framework that integrates bottom-up autonomous exploration with top-down taxonomy-guided generation to create high-fidelity synthetic data. For training, to better leverage these data, we adopt a two-stage strategy: Supervised Fine-Tuning (SFT) to establish fundamental interaction syntax, followed by Group Relative Policy Optimization (GRPO) to improve spatial grounding and sequential planning. To balance computational efficiency with agentic reasoning capacity, OmegaUse is built on a Mixture-of-Experts (MoE) backbone. To evaluate cross-terminal capabilities in an offline setting, we introduce OS-Nav, a benchmark suite spanning multiple operating systems: ChiM-Nav, targeting Chinese Android mobile environments, and Ubu-Nav, focusing on routine desktop interactions on Ubuntu. Extensive experiments show that OmegaUse is highly competitive across established GUI benchmarks, achieving a state-of-the-art (SOTA) score of 96.3% on ScreenSpot-V2 and a leading 79.1% step success rate on AndroidControl. OmegaUse also performs strongly on OS-Nav, reaching 74.24% step success on ChiM-Nav and 55.9% average success on Ubu-Nav.

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