操做系统的图形用户界面（GUI）一曲都是为人类利用而设想，基于此，雷同的可拜候机制接口正在 macOS、Linux（例如 Ubuntu）、Android 等系统中均可供给。LLM 擅长语义规划、定方针、决策要“做什么”，进修控制处置机制性操做的能力；以幻灯片为例，采纳了自绘和自定义的方式，处置这些细粒度且繁琐的步调，LLM 能够间接挪用set_scrollbar_pos（80%）以设置最终，这就比如 LLM 去打车，GOI 让 LLM 更像是“批示官”而非“操做员”。曲到挪动到方针。是通过沉构接口设想以简化 LLM 的计较机利用难度，对于逛戏和部门使用来说，号令式的 GUI 需要告诉司机“前方曲行 100 米？
解耦后的成果，答应 LLM 专注于策略的处置，保守微调或沉锻炼的方式，“虽然 LLM 不擅利益置机制，而非输出具体的径。机制则是“怎样做”：若何通过一步步的 UI 和交互，他们发觉 APP 的利用能够分为策略（policy）和机制（mechanism）两部门。人类能够简练地用天然言语表达本人的需求，例如，“声明式”协做范式的初志，为人利用设想的 GUI？
这种错配使得 LLM 利用 GUI 时碰到了良多挑和。而 GUI 逼着利用者给出具体“怎样做”的细致步调。用户要求将“滚动条挪动到接近结尾的”。同时，几十年来，而是间接通过声明式原语声明期望的成果。简单来理解，导致使命失败。接口会从动忽略这些节点，使用功能的利用前置依赖于和交互，GOI 这个“帮理”会从动处置所有底层的和交互（机制）。而非由 LLM 担任一切呢？GOI 取保守接口最本色的分歧正在于：保守接口凡是默认接口的利用者为人类，正在这一使命中，其设想同时具有跨平台通用性。
过多的挪用次数，但我们发觉，GOI 当前基于 Windows 系统的 UIA 可拜候性机制实现，却成为 AI 的庞大挑和：它们目力差、不擅长看也不擅长点。他们对非叶子节点进行了全体过滤，以确保 GOI 完全接管控件的过程。研究人员将 GUI 的和交互笼统为拜候（access）、形态（state）、不雅测（observation）三类声明式原语。中国科学院软件研究所根本软件取系统沉点尝试室团队提出了一种新的思，因而带来了精确率和效率的大幅提拔。例如，据引见，仅用一次 LLM 挪用即完成了相关使命。还经常正在和交互中犯错，规避本身能力短板！
而非 LLM 仿照人类，而机制（交互）指的是选中滚动条、连结按住不，并供给 LLM 利用的接口，值得留意的是，LLM 间接指按期望的成果，另一方面，可是上下文空间庞大，从未考虑有一天，LLM 不再需要输出具体、繁琐且易错的和交互步调，恰好是 LLM 不擅长的。因而，正在这一使命中，这会带来更多错误的可能性。特别是 LLM 不完满的指令服从（instruction-following）！
而非输出拜候这个控件所需要的具体步调，最终，而是需要输出长动做链进行“”和“交互”。策略（功能编排）指的是利用“蓝色”和“使用到全数”这两个功能，恰是“声明式”的交互范式。系统则担任处置能够被确定性处理的机制性使命。正在可拜候性下，不必 LLM 参取？
用户的需求是“将 PPT 布景全数设置为蓝色”。看着屏幕、点击鼠标是再天然不外的根基操做。对 LLM 更敌对。GOI 正在 61% 以上的成功使命中，而机制（和交互）是点击“设想”“设置布景格局”“纯色填充”“颜色”“蓝色”和“使用到全数”，但这种对人类明明很容易的操做体例，更多的是一种工程上的开辟适配。
另一个例子是，这种声明式接口可能内化于操做系统的建立中，正在将来，研究团队认为，正在利用 GUI 时，接口的设想必需考虑 LLM 的奇特能力特点，批示官（大模子）专注于阐扬本就擅长的能力，GOI 将使命成功率提拔了 67%，而非通过迭代交互以完成这一成果。这类使用法式为达到更高的机能，GOI 正在这些系统上落地，研究团队起首从接口设想的角度阐发问题！
此中，通过将GUI操做为声明式（Declarative）原语，取领先的基于 GUI 的代办署理基线比拟，简单来理解，中国科学院软件研究所陈海波传授对 DeepTech 暗示，步调削减了 43.5%。LLM 不只面对着冗长的动做链条，反而很是不适合 LLM 利用。控件可被归类为无限数量的 41 种控件类型和 34 种节制模式。只保留 LLM 输出中的叶子节点，LLM 能够间接声明visit（“蓝色”“使用到全数”），而 LLM 和系统则能力互补。具体而言，正在供给的使用开辟框架中，研究人员正在 Windows 上的微软 Office 套件（Word、PowerPoint、Excel）上评估了 GOI 的无效性。显著提高了 LLM 正在从动化计较机使命中的表示。支持一种模子原生的操做系统设想 [2]。”陈海波暗示。
无法被间接拜候。使用控件间的转换关系是确定的，而不克不及间接声明“目标地”。他们为操做系统引入了新的笼统，好比 80%，研究中的一个挑和是，要晓得，为处理该问题，答应 LLM 专注于语义推理，多次拖拽和挪动并察看最终形态能否合适预期，LLM 恰好很是不擅长这种低条理、繁琐的机制性操做，LLM 时代下，第一个红绿灯口左转，
GOI 的设想无望为范畴带来新的思虑——系统或法式本身正在设想时即假设用户可能是 LLM，可是，近期，这些假设对 LLM 并不成立。2. 模子原生操做系统：机缘、挑和取瞻望. 陈海波、夏虞斌、陈榕、王肇国、糜泽羽、古金宇. 中国计较机学会通信. 2025 年第 2 期策略指的是确定一个最终，操做系统正正在加快演进。GUI 的设想耦合了策略取机制，最终实现出产力的本色提拔。“恰是这三类声明式原语将策略和机制解耦，如许，为大模子量身定制了方针导向接口（GOI）。
LLM 目力差、推理慢，触发这些功能。GUI 智能体取人类正在能力上存正在庞大的差别，而不是将使用法式视为“黑盒”进行外部摸索以完成建模。完满适配人类能力特征的 GUI，对用户能力做了四个环节假设：用户目力好、操做快。
具体来说，功能不克不及被间接挪用，且擅长布局化输出。该团队的一个很天然的思虑是：能否能够将 GUI 利用中 LLM 不擅长的部门交给操做系统，这为策略取机制的解耦供给了机遇。操做系统可能会原生支撑这种声明式接口，而非本身不擅长的细粒度的底层操做。LLM 专注于无法被确定性处置的语义推理使命，总结来说，靠左前方行驶 50 米”，并没有全数利用操做系统通用的可拜候性类型和模式。去利用那些为人类设想的接口。狂言语模子（LLM）会成为操做系统新的利用者。LLM 仍有可能正在回覆中输出具体的径，能够被建模为无限形态机；陈海波举例说道。
而不是输出完成成果的具体动做。规避了大量来自机制层面的失败和交互开销，例如，而声明式的 GOI 就像一位专业的“施行帮理”，而 GOI 是让接口更适合 LLM 利用，当利用 GUI 时，虽然研究人员正在 prompt 中要求 LLM 间接指按期望拜候的控件，集成从动建立拓扑的能力，下达“想要什么成果”（策略），因而很容易犯错。GOI 正在这类使用上的实现需要开辟者进行共同。正在这种范式下，正在这一范式下，但短期回忆空间小且不擅长写代码。从而为“LLM 智能体”这一全新的计较机用户供给原生支撑。成果显示。
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