11月29日，智谱正式提出 GLM-OS 概念，并发布 AutoGLM 和 GLM-PC 两款 Agent 产品。为推动大模型 Agent 生态发展，我们决定将 GLM-PC 的基座模型—— CogAgent-9B 开源，供社区进一步开发。
CogAgent-9B-20241220 是基于 GLM-4V-9B 训练而成的专用Agent任务模型。该模型仅需屏幕截图作为输入（无需HTML等文本表征），便能根据用户指定的任意任务，结合历史操作，预测下一步的GUI操作。得益于屏幕截图和GUI操作的普适性，CogAgent 可广泛应用于各类基于GUI交互的场景，如个人电脑、手机、车机设备等。
相较于2023年12月开源的第一版 CogAgent 模型，CogAgent-9B-20241220 在 GUI 感知、推理预测准确性、动作空间完善性、任务普适性和泛化性等方面均实现了显著提升，并支持中英文双语的屏幕截图和语言交互。
CogAgent-9B
论文：
代码：
模型：
- Huggingface: https://huggingface.co/THUDM/cogagent-9b-20241220
- 魔搭社区： https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/cogagent-9b-20241220（方便下载）
- 魔乐社区： https://modelers.cn/models/zhipuai/cogagent-9b-20241220（适配昇腾卡）
技术文档：
执行过程
CogAgent 以 GUI 截图为唯一环境输入，结合已完成的动作历史，计算当前 GUI 截图中最合适的动作。该动作通过 CogAgent 端侧应用（如 GLM-PC 和 CogAgent Demo App）注入 GUI，GUI 响应并更新图像内容；同时，该动作被添加至动作历史。CogAgent 根据更新后的历史动作和截图，计算后续操作。此过程循环往复，直至 CogAgent 判定指令执行完毕。 CogAgent 的输入仅包含三部分：用户的自然语言指令、已执行历史动作记录和 GUI 截图，无需任何文本形式表征的布局信息或附加元素标签（set of marks）信息。 其输出涵盖以下四个方面：
- 思考过程（Status & Plan）： CogAgent 显式输出理解 GUI 截图和决定下一步操作的思考过程，包括状态（Status）和计划（Plan）两部分，输出内容可通过参数控制。
- 下一步动作的自然语言描述（Action）： 自然语言形式的动作描述将被加入历史操作记录，便于模型理解已执行的动作步骤。
- 下一步动作的结构化描述（Grounded Operation）： CogAgent 以类似函数调用的形式，结构化地描述下一步操作及其参数，便于端侧应用解析并执行模型输出。其动作空间包含 GUI 操作（基础动作，如左键单击、文本输入等）和拟人行为（高级动作，如应用启动、调用语言模型等）两类。
- 下一步动作的敏感性判断： 动作分为“一般操作”和“敏感操作”两类，后者指可能带来难以挽回后果的动作，例如在“发送邮件”任务中点击“发送”按钮。
模型升级
模型基座与结构升级： 我们采用了更强大的视觉语言模型GLM-4V-9B作为基座，显著提升了模型的图像理解性能。 视觉处理模块优化： 实现了更高效、统一的视觉处理模块，支持11201120原生高分辨率图像输入。通过带参数的下采样方法，在几乎不损失模型能力的前提下，提高了模型效率。CogAgent在结构上支持任意比例或大小的图像输入，但在训练和推理中，统一将输入图像缩放到11201120。尽管输入图像尺寸固定，测试结果显示，即使在2K或更高分辨率的屏幕上，模型仍能保持准确的理解能力。为获得更佳表现，建议用户适当增加图标和文字的相对大小，确保缩放后截图中的内容清晰可辨。 数据集丰富与完善： 广泛收集并整合了多种数据集，包括无监督数据和GUI指令微调数据集。无监督数据涵盖开源GUI布局数据集、自采集的应用和网页数据集；GUI指令微调数据集则包含更长链路、更多应用、跨应用的GUI agent任务数据集等。此外，利用CogAgent自我生成数据，进一步扩充和完善了数据集。 预训练策略优化： VLM和GUI预训练旨在提升模型对视觉输入和GUI界面的基础理解能力。我们首次提出了GUI Grounding预训练，利用屏幕截图和布局对，构建界面子区域与布局表征（如DOM元素）的对应关系，从而构造GUI的REG和REC任务：
- GUI Referring Expression Generation (REG)：预测截图上某一区域对应的布局表征。
- GUI Referring Expression Comprehension (REC)：预测截图中某一元素对应的位置。此方法已应用于多个GUI理解数据构造和GUI agent工作中。在原论文中，我们使用40万网页数据，构造了1.4亿的REC & REG训练样本。在此基础上，进一步扩充和优化了训练数据，加入了桌面应用和移动应用的布局数据，使模型更适应实际应用场景。
后训练策略改进： 后训练在提升模型GUI agent分析、推理、预测能力方面至关重要。我们采用了更科学的后训练策略，分为两个难度递进的阶段：
- GUI instruction tuning ：融合GUI相关多任务数据，深化模型对GUI内容和功能的理解，具备初步问答能力。使用了广泛的开源数据和私有收集数据。
- GUI agent SFT ：使模型具备完善的GUI agent推理能力，训练数据包括开源数据集（如Mind2Web）和额外收集的多平台跨应用数据。
模型推理及思维链优化： 将思维链分解为Status（当前屏幕状态）、Plan（全局计划）、Action（下一步自然语言描述）、Operation（下一步形式语言描述）。通过随机采样混合多种模式训练数据（如Action-Operation、Status-Action-Operation等），可根据交互情景、计算资源和准确率需求灵活调整和控制推理过程中的实际输出。 动作空间完善： 明确了基础动作空间，并新增了LLM、QUOTE_TEXT、LAUNCH等高级动作，增强了模型的使用工具和交互能力。
评测结果
我们在以下四个数据集中测试了CogAgent-9B-20241220和类似模型的性能。
我们对比了基于API的商业模型（GPT-4o-20240806、Claude-3.5-Sonnet）、商业API + GUI Grounding模型（GPT-4o + UGround、GPT-4o + OS-ATLAS）、开源GUI Agent模型（Qwen2-VL、ShowUI、SeeClick）。
结果表明，CogAgent在GUI定位（Screenspot）、单步操作（OmniAct）、中文step-wise榜单（CogAgentBench-basic-cn）、多步操作（OSWorld）都取得了领先的结果，仅在OSworld上略逊于针对Computer Use特化的Claude-3.5-Sonnet和结合外接 GUI Grounding Model 的GPT-4o。