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在完成自然语言驱动的自动化任务过程中，GUI智能体首先面临的挑战便是准确理解操作环境的现状与约束。与传统任务不同，GUI智能体工作于开放、动态且高度异构的界面生态之中，必须实时感知界面变化、理解多源环境反馈，并根据平台特性做出精准适配 [34] 。本节围绕操作环境展开，系统讨论平台差异、环境状态捕获技术，以及实时反馈机制，为后续推理、动作生成与记忆管理打下坚实基础。
GUI智能体需要覆盖的操作平台主要包括移动端（Mobile）、网页端（Web）和桌面端（Computer），三者在交互模式、界面结构、操作细节上存在显著差异。平台差异不仅影响感知难度，也直接决定动作执行策略与推理路径。图4-2展示了各平台典型界面形态。表4-1总结了不同平台下GUI智能体面临的主要挑战、动作空间与典型任务。
1.移动端平台
移动设备屏幕受限、由触控交互主导、界面布局紧凑且变化频繁，智能体需要处理滑动、缩放、长按等复杂手势 [107,108] ，并兼容原生与混合（Hybrid）应用架构 [109] 。移动平台普遍通过辅助功能接口（Accessibility API）暴露控件树，如Android的AccessibilityService API和iOS的VoiceOver Accessibility Inspector，但控件属性完整性、稳定性仍存在不小的差异。此外，权限、安全沙箱、隐私弹窗 [110,111] 等机制对自动化行为构成额外约束，需要在动作规划中动态感知与规避。
图4-2 各平台典型界面形态
表4-1 不同平台下GUI智能体面临的主要挑战、动作空间与典型任务
2.网页端平台
网页端应用按HTML和DOM（Document Object Model）组织界面结构 [112,113] 。智能体可以通过元素ID、Class、Tag等属性精准定位交互对象，但网页端环境普遍存在异步更新（AJAX、Fetch API） [114] 与响应式布局，导致界面元素动态变化。为了适应这种流动性，智能体需要进行实时DOM采样与差异检测，避免动作落空或目标漂移。
3.桌面端平台
桌面端平台（如Windows）拥有完整的多窗口、多任务环境，交互形式覆盖鼠标、键盘、快捷键及API调用。智能体可通过Windows UI Automation（UIA）接口 [115] 深度访问控件属性、结构关系与坐标信息，极大地提高感知精度。但桌面应用种类繁多，从轻量工具到复杂IDE，界面深度、异构性显著增加，需要设计更有效的界面理解与分层动作策略。
不同平台环境决定了不同的感知方式和推理策略，唯有理解平台特性并量身定制适配逻辑，GUI智能体才能在异构系统中实现统一、高效的自然语言到动作的转换。
在实际运行中，GUI智能体需要综合多种数据源，构建对界面状态的完整认知。这种认知通常由静态信息捕获与实时环境变化感知两部分构成。
1.静态信息捕获
（1）屏幕截图。 通过截取应用界面的全貌，能够完整保留布局结构、图标分布和提示信息等视觉要素，为后续的图像理解与操作决策提供直观的依据。为了帮助模型快速聚焦关键控件区域并提高视觉推理效率，常见的做法是对原始截图进行标注。一方面，可以采用集合标注（Set-of-Mark，SoM） [116] 的方法，在控件群组附近添加色块或轮廓，突出其整体边界与内部联系；另一方面，也可以利用坐标框（Bounding Box） [117] 技术，为每个控件绘制精确的矩形框，明确其位置和大小。图4-3给出了VS Code界面在不同标注方式下的对比示例。在图4-3（a）中，可以直观地看到编辑区域、文件树和工具栏等模块的原始视觉信息；在图4-3（b）中，集合标注通过不同颜色的半透明色块将相关控件群组圈定，既保持了界面整体的连贯性，又为模型提供了“按组识别”的先验；而在图4-3（c）中，红色边界框精确框出了按钮、下拉菜单和文本输入框等单个元素，使模型能以更细粒度的方式捕捉空间位置和尺寸特征。结合这两类信息，智能体可以在视觉推理和动作执行上获得更高的准确率和稳健性。
图4-3 VS Code界面在不同标注方式下的对比示例
（2）控件树结构。 控件树（Widget Tree）提供界面元素的层次结构与属性描述 [118] ，例如元素的类别（Button、TextBox）、标签、状态（Enabled、Disabled）与空间关系（详见图4-4）。智能体可以通过Windows UIA、macOS Accessibility API、Android Accessibility API、HTML DOM等接口提取控件树，用于构建逻辑交互图（Logical Interaction Graph）。
图4-4 GUI及其控件树的示例
（3）元素属性。 每个控件节点进一步包含丰富的细粒度属性，如控件名（title）、标识号（auto_id）、类型（control_type）和位置等。这些属性为动作生成提供了定位依据与参数化输入，如表4-2所示。
（4）视觉辅助推理。 在控件树不完整或失效的情况下，可以引入计算机视觉手段提高感知能力，如光学字符识别用于文本提取 [29] 、目标检测（Grounding DINO [119] ）与实例分割（SAM [120] ）用于控件重识别与定位 [121] 。多模态信息融合进一步增强了界面理解的稳健性。
2.实时环境变化感知
在复杂交互场景中，GUI智能体需要实时感知环境的动态变化，并依据反馈数据进行决策与调整。整体流程与示例如图4-5所示。其反馈数据主要来源于差分截图、控件树增量，以及返回值与异常处理。
（1）差分截图。 执行动作前后采集截图，使用结构相似性指数测量（Structural Similarity Index Measure，SSIM）、视觉差分模型（如GPT-4V）检测界面变化，推断动作生效与否 [122] 。
（2）控件树增量。 比对动作前后的控件树节点及属性变化，捕捉界面状态迁移，如弹窗出现、菜单展开和输入字段变化 [123] 。
表4-2 PowerPoint应用中用于GUI智能体交互的控件元素属性示例
图4-5 多源反馈示例：差分截图、控件树增量、返回值与异常处理
（3）返回值与异常处理。 对于API级动作，采集函数返回值与异常日志，如HTTP返回码、JS执行结果和系统错误提示 [100] ，用于判定动作成功、失败或需要重试。
通过将静态捕获与实时反馈结合，GUI智能体能够持续感知并适应界面动态变化，为推理与决策提供及时、准确的上下文支撑。
环境感知不仅是GUI智能体执行正确动作的基础，更是支撑推理准确性、动作稳健性与交互连贯性的关键能力。不同平台面对不同的感知挑战，不同类型的信息源则赋能智能体以多模态、多层次的环境理解。接下来将基于环境感知结果，深入探讨提示构造与推理决策模块，解析如何将丰富、多变的环境信息转化为高效、精准的自然语言推理输入。