人们通过图形用户界面（Graphical User Interfaces, GUIs）在数字设备上花费大量时间，例如，计算机或智能手机屏幕。ChatGPT 等大型语言模型（Large Language Models, LLMs） 可以帮助人们完成撰写电子邮件等任务，但难以理解 GUI 并与之交互，从而限制了它们提升自动化水平的潜力。本文介绍了CogAgent，这是一个180亿参数的视觉语言模型（Visual Language Model, VLM），专门用于 GUI 理解和导航。通过同时使用 low-resolution and high-resolution 的图像编码器，CogAgent支持分辨率为 1120 × 1120 1120\times1120 1120×1120 的输入，使其能够识别微小的页面元素和文本。作为一个通用的视觉语言模型，CogAgent在五个 text-rich 的基准测试和四个通用 VQA 基准测试上达到了先进的水平，包括VQAv2, OK-VQA, Text-VQA, ST-VQA, ChartQA, infoVQA, DocVQA, MM-Vet 和 POPE。CogAgent仅使用屏幕截图作为输入，在PC和 Android GUI 导航任务（Mind2Web和AITW）上，超越了使用提取HTML文本的基于LLM的方法，达到了先进水平。模型和代码开源于https://github.com/THUDM/CogVLM。
数字世界中的自主代理是许多现代人梦寐以求的理想助手。想象一下这个场景：您输入任务描述，然后放松并享用一杯咖啡，同时观看在线订票、进行 Web 搜索、管理文件和创建 PowerPoint 演示文稿等任务自动完成。
??最近，基于LLMs的agents的出现使我们离这个梦想更近了一步。例如，拥有150,000 星的开源项目 AutoGPT [33_AutoGPT] 利用 ChatGPT [29_ChatGPT] 将语言理解与Google搜索和本地文件操作等预定义操作集成在一起。研究人员也开始开发面向智能体（agent-oriented）的LLMs [42_Agenttuning, 7_Fireact]。然而，单纯基于语言的代理在实际场景中的潜力非常有限，因为大多数应用程序通过GUIs与人类交互，其特点如下：
??基于VLM的代理则有可能克服这些限制。