[논문리뷰] BTL-UI: Blink-Think-Link Reasoning Model for GUI Agent

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저자: Shaojie Zhang, Ruoceng Zhang, Pei Fu, Shaokang Wang, Jiahui Yang, Xin Du, Shiqi Cui, Bin Qin, Ying Huang, Zhenbo Luo, Jian Luan

핵심 연구 목표

AI 기반 GUI 에이전트의 상호작용 논리가 인간의 자연스러운 GUI 소통 패턴과 현저히 다르다는 근본적인 문제를 해결하고자 합니다. 인간의 인지 과정을 모방하는 “Blink-Think-Link” (BTL) 프레임워크를 제안하여, GUI 에이전트가 보다 자연스럽고 효율적이며 인간 인지에 부합하는 방식으로 상호작용하도록 하는 것이 연구의 핵심 목표입니다.

핵심 방법론

본 연구는 GUI 상호작용을 세 가지 생체학적 단계인 Blink (빠른 관련 영역 감지 및 주의 집중), Think (고수준 추론 및 의사 결정), Link (정확한 동작 제어를 위한 실행 가능한 명령 생성)로 분해합니다. 이를 위해 Blink Data Generation이라는 자동화된 주석 파이프라인과 프로세스 및 결과 모두를 고려하는 최초의 규칙 기반 보상 메커니즘인 BTL Reward를 도입했습니다. 모델 최적화에는 GRPO (Group Reward Policy Optimization) 기법을 사용하며, Qwen2.5-VL-3B/7B를 기반으로 BTL-UI-3B/7B 모델을 구축했습니다.

주요 결과

BTL-UI는 종합 벤치마크에서 일관된 최첨단 성능을 달성했습니다. GUI grounding 작업에서 ScreenSpot-V2 벤치마크에서 89.1%의 평균 정확도를 기록하며 기존 Qwen2.5-VL-7B (84.8%) 및 Aria-UI (82.4%)를 능가했습니다. ScreenSpot-Pro에서는 BTL-UI-7B가 33.7%의 평균 정확도로 SOTA를 달성했습니다. AndroidControl (low-level)의 저수준 계획 작업에서는 BTL-UI-3B가 84.8%의 단계 성공률(SR)을 달성하여 GUI-R1-3B (64.4%)와 SeeClick (75.0%)을 앞섰으며, 고수준 계획 작업에서 BTL-UI-7B는 AndroidControl (high-level)에서 69.2% SR, GUI-Odyssey에서 45.2% SR을 달성했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

BTL 프레임워크는 인간의 인지 과정을 모방하여 AI 에이전트의 GUI 상호작용을 보다 자연스럽고 효율적으로 만드는 새로운 패러다임을 제시합니다. BTL Reward 및 GRPO와 같은 기술 혁신을 통해 복잡한 GUI 작업에서 모델의 성능과 일반화 능력을 크게 향상시킬 수 있음을 보여주어, 실제 AI 시스템 설계 시 프로세스 기반 보상 설계의 중요성을 강조합니다. 하지만 blink 태그와 같은 추가 출력 형식으로 인해 출력 시퀀스 길이가 늘어나고 추가 처리 오버헤드가 발생할 수 있으므로, 실제 배포 시 효율성 최적화에 대한 고려가 필요합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.