智譜技術團隊公眾號昨日(12 月 26 日)發布博文，宣布開源 GLM-PC 的基座模型 CogAgent-9B-20241220，基于 GLM-4V-9B 訓練，專用于智能體(Agent)任務。

　　注：該模型僅需屏幕截圖作為輸入(無需 HTML 等文本表征)，便能根據用戶指定的任意任務，結合歷史操作，預測下一步的 GUI 操作。

　　得益于屏幕截圖和 GUI 操作的普適性，CogAgent 可廣泛應用于各類基于 GUI 交互的場景，如個人電腦、手機、車機設備等。

　　相較于 2023 年 12 月開源的第一版 CogAgent 模型，CogAgent-9B-20241220 在 GUI 感知、推理預測準確性、動作空間完善性、任務普適性和泛化性等方面均實現了顯著提升，并支持中英文雙語的屏幕截圖和語言交互。

　　CogAgent 的輸入僅包含三部分：用戶的自然語言指令、已執行歷史動作記錄和 GUI 截圖，無需任何文本形式表征的布局信息或附加元素標簽(set of marks)信息。

　　其輸出涵蓋以下四個方面：

　　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，包括狀態(Status)和計劃(Plan)兩部分，輸出內容可通過參數控制。

　　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，便于模型理解已執行的動作步驟。

　　下一步動作的結構化描述（Grounded Operation）： CogAgent 以類似函數調用的形式，結構化地描述下一步操作及其參數，便于端側應用解析并執行模型輸出。其動作空間包含 GUI 操作(基礎動作，如左鍵單擊、文本輸入等)和擬人行為(高級動作，如應用啟動、調用語言模型等)兩類。

　　下一步動作的敏感性判斷：動作分為“一般操作”和“敏感操作”兩類，后者指可能帶來難以挽回后果的動作，例如在“發送郵件”任務中點擊“發送”按鈕。

　　CogAgent-9B-20241220 在 Screenspot、OmniAct、CogAgentBench-basic-cn 和 OSWorld 等數據集上進行了測試，并與 GPT-4o-20240806、Claude-3.5-Sonnet、Qwen2-VL、ShowUI、SeeClick 等模型進行了比較。

　　結果顯示，CogAgent 在多個數據集上取得了領先的結果，證明了其在 GUI Agent 領域強大的性能。