来源:互联网 更新时间:2026-07-08 15:28
先说一个核心判断:当手机端的自动化任务从三五步扩展到三五十步时,传统的ReAct架构就有点力不从心了——历史记录会像滚雪球一样线性膨胀,关键信息被不断稀释。而MemGUI-Agent的解法,是通过一套名为ConAct的协议,让模型在每走一步时,一边决定怎么操作界面,一边决定怎么整理记忆。这样一来,上下文管理不再是被动的副产品,而是主动的策略输出,整个流程变得紧凑且干净。
核心在于ConAct(Context-as-Action)这套框架。它把上下文管理从传统的“外部规则模块”或“后处理总结器”里解放出来,提到了和UI点击、滑动、输入同样的位置。换句话说,模型在每一步推理时,需要主动决定:该压缩什么历史?该记住什么UI事实?该怎么描述当前这一步?这样,上下文更新就成了一种可以被执行、可以被训练的策略输出。
具体来说,Agent维护着三个互补的状态字段。Folded Action History负责把已经完成的子任务段落压缩成可复用的摘要,防止历史线性膨胀;Folded UI State专门持久保存跨屏幕的关键事实,确保几十步之后还能精准检索;Recent Step Record则记录最近一步的屏幕观察、动作意图、执行动作和结果,为后续的折叠和记忆写入提供原始素材。
每一步的输出也变成了五个结构化的段落:thinking、folding、tool_call、ui_observation和action_intent。这里的tool_call可以是常规的UI操作,也可以是memory_add、memory_update、memory_delete这些显式记忆操作——这比单纯做界面操作多了一层“思考痕迹”。
github.com/kwai/MemGUI-Agent 拉取完整代码与训练评测pipeline。| 维度 | MemGUI-8B-SFT | OpenMobile-8B |
|---|---|---|
上下文机制 |
ConAct主动管理:折叠历史+结构化记忆+最近记录 | ReAct被动追加:历史线性膨胀 |
平均任务长度 |
支持28.8步以上长程轨迹 | 以短程任务为主 |
MobileWorld SR |
17.9% |
17.7% |
记忆操作 |
原生支持memory_add/update/delete | 无显式记忆动作 |
数据开源 |
MemGUI-3K全量开源(2956条轨迹) | 部分开源 |
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