데스크톱 GUI 에이전트(Desktop GUI agents)는 부분 관측 가능성(partial observability) 하에서 작동합니다. 시각적으로 유사한 화면이 서로 다른 기저의 워크플로우 상태(workflow states)에 대응할 수 있으므로, 국소적으로 타당해 보이는 행동이 급격히 다른 결과로 이어질 수 있습니다. 우리는 이를 컴퓨터/OS 상태 탐색(state exploration) 문제로 정의하며, 효과적인 동작을 위해서는 도달 가능한 프런티어(frontier)를 확장하는 것과 실행에 옮기기 전 모호성(ambiguity)을 줄이는 것 모두가 필요합니다.
우리는 대규모 데스크톱 탐색을 위해 구조적 화면 검색 및 중복 제거(deduplication)와 모호성 인지형 PUCT 그래프-밴딧(PUCT graph-bandit)을 결합한 시스템인 ScreenSearch를 제시합니다. 검색 계층(retrieval layer)은 UIA 트리(UIA trees)를 위치 인식형 구조적 특징(location-aware structural features)으로 변환하고, 희소 토큰 검색(sparse token search) 및 메타데이터 필터를 통해 관련 화면을 인덱싱하며, VM 워커(VM workers) 전반에 걸쳐 공유된 중복 제거 상태 그래프(deduplicated state graph)를 유지합니다. 이 그래프 위에서, 우리는 일치하는 행동 결과의 분산(matched-action outcome dispersion)을 기반으로 확장 가능한 모호성 신호(ambiguity signal)를 정의합니다. 만약 유사한 화면이 동일한 행동 시그니처(action signature) 하에서 서로 다른 다음 상태를 생성한다면, 해당 상태는 해결된 것으로 간주하기보다 더 정밀하게 조사(probe)되어야 합니다. 우리는 이 신호를 프런티어 보상(frontier rewards)과 함께 사용하여 대규모 탐색을 유도하고, 공유 그래프 상에서 리플레이-스타트 정책 평가(replay-start policy evaluation)를 수행합니다.
11개의 데스크톱 애플리케이션에 걸쳐 ScreenSearch는 100만 개 이상의 스크린샷과 3만 개 이상의 중복 제거된 상태를 수집하였으며, 애플리케이션 간 및 애플리케이션 내의 상당한 다양성을 가진 대규모 탐색 코퍼스(exploration corpora)를 생성했습니다. 고정된 리플레이-스타트 슬라이스(replay-start slice)에서 우리는 명확한 신규성-모호성 트레이드오프(novelty--ambiguity trade-off)를 관찰했습니다. 일부 정책은 프런티어를 거의 발견하지 못하면서 모호성만 빠르게 줄이는 경향을 보였습니다. 따라서 모호성 감소 자체만으로는 충분한 탐색 목표가 될 수 없습니다. 부록의 절제 연구(ablations) 결과는 더 강력한 제안 사전 확률(proposal priors)이 코퍼스 구축 중 고유 상태 발견(unique-state discovery)을 실질적으로 개선할 수 있음을 보여줍니다. 이러한 결과는 언제 조사하고 언제 실행할지를 결정할 때 상태 정체성(state identity), 제안 품질(proposal quality), 그리고 모호성 인지 검색(ambiguity-aware search)이 모두 중요하다는 것을 시사합니다.