下一代windows操作系统的曝光引发了广泛关注。微软首次为windows设计的智能体（agent）——ufo，基于gpt-4v技术，实现了在多个应用之间无缝切换，完成复杂任务的能力。整个过程无需人工干预，其执行成功率和效率是gpt-4的两倍，gpt-3.5的四倍。
例如，删除PPT演示文稿上的所有备注，UFO只需几步就能完成。
此外，UFO还可以利用多个来源的文本，如Word文档和图像文本内容，来撰写电子邮件。
网友表示：这才是Windows级别应有的创新能力。
首个Windows Agent——UFO，代号“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。由MSRA、微软AI与应用研究团队等共同打造，用户可以通过自然语言指令操作App的用户界面。
UFO是首个为Windows OS环境中的任务完成量身定制的UI Agent。
以删除PPT上的所有注释为例，传统方法需要逐页手动删除，过程繁琐且耗时。但UFO在接收到指令后，简化了操作。它首先建议使用“删除所有演示笔记”功能，该功能因按钮位置隐蔽常被忽视。随后，UFO导航至“File”选项，访问后台视图；然后平滑切换到“info”菜单，点击“检查问题”按钮，选择“检查文档”以识别所有注释。接着，UFO识别出菜单底部的“删除所有演示笔记”，滚动定位并启动点击功能。考虑到误删的风险，UFO提供了一道保护机制，需要用户再次确认是否要删除所有注释。一旦确认，所有笔记瞬间消失。
文章中还展示了其他几个场景的图文说明，如阅读PDF：
设计PPT格式：
下载Docker扩展：
发布推文：
搜索总结：
阅读论文：
以及如何在Word文档中利用UFO提取文本、描述图像、撰写并发送电子邮件等。
研究团队在9个常用Windows应用程序上测试了UFO，包括Outlook、Photos、PPT、Word等，涵盖了Windows用户的高频使用场景，能够满足工作、交流、编码、阅读、网页浏览等需求。对于每个应用程序，团队设计了5个不同的请求，总共45个；另外还设计了5个跨多个交互应用程序的请求。总共产生了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，提供了全面评估UFO的互动模式。
在评估指标方面，团队从成功度、步骤、完成率和保障率几个角度评估UFO。为了全面评估UFO的性能，团队开发了名为WindowsBench的测试基准。由于没有现成的Windows Agent，团队选择GPT-3.5和GPT-4作为基座模型，并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上的成功率达到了86%，远超GPT-4，因此UFO可以被定位为一个高效的Agent。UFO的完成率也是最佳的，表明它能够采取更精确的动作；此外，UFO完成任务的步骤最少，安全度最高。
最后，9个场景在WindowsBench上的详细得分如下：
这样的操作系统级别的Agent是如何实现的呢？首先，UFO理解用户的自然语言要求，并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。
架构上看，UFO是一个双Agent框架，主要由三个模块组成：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，并以桌面截图、App信息、记忆以及示例作为输入。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，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。
最后介绍一下UFO的研究团队，其中大多数为华人。
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，Microsoft 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。
参考链接：[1]https://www.php.cn/link/08c7bab8988c8f289a3e47c2700dac52 [2]https://www.php.cn/link/de06ce4800bd5a95f4dc7312700c3e3e [3]https://www.php.cn/link/612b1105e9636bffe0afd71b33a854a8
