복잡한 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI) 환경에서 실행 전 동작 평가를 통해 성능을 향상시키기 위해, 비평가 모델 (critic models)을 포함한 컴퓨터 사용 에이전트 (Computer Use Agents, CUAs)를 위한 다양한 테스트 시간 개입 (test-time interventions) 방법들이 개발되어 왔습니다. 그러나 기존의 비평가들은 두 가지 주요 한계점을 겪고 있습니다: (1) 주로 근시안적인 결정 루프 (예: 이전 동작을 망각함)에 집중하며, (2) 결함이 있는 동작(예: 잘못된 UI 요소 클릭)을 탐지하는 데 필요한 시각적 접지 (visual grounding)가 부족하다는 점입니다. 이를 해결하기 위해, 우리는 HiViG를 소개합니다. HiViG는 이력 인식 시각적 접지 (History-aware Visually Grounded) 테스트 시간 프레임워크로, 실제 GUI 궤적 (trajectories)을 통해 학습된 멀티모달 비평가를 중심으로 구축되어 과거의 상호작용을 압축된 기록으로 추상화하고 시각적 접지를 통해 동작을 평가합니다. 테스트 시점에 HiViG는 비평가를 정책 결정 루프 (policy decision loop)에 통합하여, 정책의 완료된 성과를 요약하는 거시 동작 이력 (macro-action history)과, 실행 전 오류를 차단하기 위해 현재 스크린샷과 대비하여 원시 실행 좌표를 검증하는 시각적 접지 비평 (visually grounded critique)을 제공합니다. 웹, 모바일 및 데스크톱 벤치마크 전반에 걸쳐 HiViG는 기존의 스칼라 (scalar) 및 언어적 (verbal) 비평가들을 지속적으로 능가하며, 가장 강력한 베이스라인 대비 Qwen3-VL-32B에서는 평균 성공률을 5.8%, Gemini-3-Flash에서는 9.0% 향상시켰으며, 강력한 교차 플랫폼 일반화 능력을 입증했습니다. 절제 연구 (Ablations) 결과, 거시 동작 이력은 근시안적인 계획을 완화하고 시각적 접지 비평은 실행 오류를 줄이는 것으로 나타났으며, 두 구성 요소 모두 장기적 관점의 GUI 작업 (long-horizon GUI tasks)에서 테스트 시간 스케일링 (test-time scaling)을 위해 필수적임을 보여줍니다.