標(biāo)題：開源 GLM-PC 基座模型 CogAgent-9B：引領(lǐng) AI 智能體“看懂”屏幕的新潮流
隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，智能體（Agent）在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。近日，智譜技術(shù)團(tuán)隊(duì)開源了 GLM-PC 的基座模型 CogAgent-9B-20241220，該模型基于 GLM-4V-9B 訓(xùn)練，專用于智能體任務(wù)，憑借其強(qiáng)大的性能和廣泛的適用性，引領(lǐng)了 AI 智能體“看懂”屏幕的新潮流。
CogAgent-9B-20241220 模型基于 GLM-4V-9B 訓(xùn)練，具有出色的 GUI 感知能力，能夠根據(jù)用戶指定的任意任務(wù)，結(jié)合歷史操作，預(yù)測下一步的 GUI 操作。該模型僅需屏幕截圖作為輸入（無需 HTML 等文本表征），使其在各類基于 GUI 交互的場景中具有廣泛的應(yīng)用前景，如個(gè)人電腦、手機(jī)、車機(jī)設(shè)備等。
相較于 2023 年 12 月開源的第一版 CogAgent 模型，CogAgent-9B-20241220 在 GUI 感知、推理預(yù)測準(zhǔn)確性、動作空間完善性、任務(wù)普適性和泛化性等方面均實(shí)現(xiàn)了顯著提升。值得一提的是，該模型支持中英文雙語的屏幕截圖和語言交互，進(jìn)一步拓展了其應(yīng)用范圍。
CogAgent 的輸入僅包含三部分：用戶的自然語言指令、已執(zhí)行歷史動作記錄和 GUI 截圖，無需任何文本形式表征的布局信息或附加元素標(biāo)簽（set of marks）信息。這一特性使得 CogAgent 在處理復(fù)雜 GUI 場景時(shí)具有更高的效率和準(zhǔn)確性。
其輸出涵蓋以下四個(gè)方面：
思考過程（Status & Plan）：CogAgent 顯式輸出理解 GUI 截圖和決定下一步操作的思考過程，這一功能使得用戶能夠直觀地了解智能體的決策過程，增強(qiáng)了用戶交互的體驗(yàn)。
下一步動作的自然語言描述（Action）：自然語言形式的動作描述將被加入歷史操作記錄，便于模型理解已執(zhí)行的動作步驟。這一功能使得智能體不僅能夠執(zhí)行操作，還能夠進(jìn)行邏輯推理，提高了智能體的智能化程度。
下一步動作的結(jié)構(gòu)化描述（Grounded Operation）：CogAgent 以類似函數(shù)調(diào)用的形式，結(jié)構(gòu)化地描述下一步操作及其參數(shù)，這一功能使得智能體能夠更加靈活地應(yīng)對各種復(fù)雜的 GUI 場景，提高了智能體的泛用性。
下一步動作的敏感性判斷：通過將動作分為“一般操作”和“敏感操作”兩類，CogAgent 能夠判斷動作的風(fēng)險(xiǎn)性，從而避免可能帶來難以挽回后果的操作，提高了智能體的安全性。
為了驗(yàn)證 CogAgent-9B-20241220 的性能，該模型在 Screenspot、OmniAct、CogAgentBench-basic-cn 和 OSWorld 等數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了測試，并與 GPT-4o-20240806、Claude-3.5-Sonnet、Qwen2-VL、ShowUI、SeeClick 等模型進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，CogAgent 在多個(gè)數(shù)據(jù)集上取得了領(lǐng)先的結(jié)果，證明了其在 GUI Agent 領(lǐng)域強(qiáng)大的性能。
綜上所述，開源 GLM-PC 基座模型 CogAgent-9B-20241220 的出現(xiàn)，為智能體領(lǐng)域帶來了新的發(fā)展機(jī)遇。憑借其出色的 GUI 感知能力、廣泛的適用性、豐富的輸出功能以及優(yōu)越的性能表現(xiàn)，CogAgent 有望在未來的智能體領(lǐng)域中發(fā)揮越來越重要的作用，引領(lǐng) AI 智能體“看懂”屏幕的新潮流。
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