본 연구에서는 GUI 계획을 자유로운 생성에서 견고한 검색 및 실행 프로세스로 전환하는 구조화된 지식 그래프인 실행 가능한 에이전트 메모리(EAM)를 제안합니다.
EAM은 상태 인식 DFS와 액션 그룹 마이닝을 사용하여 샘플 효율적인 메모리 구축 파이프라인을 포함하며, 값으로 안내되는 그래프 검색을 통해 몬테카를로 트리 검색(MCTS)을 수행합니다.
실험적으로 EAM은 AndroidWorld에서 UI-TARS-7B를 최대 19.6%까지 능가하며 GPT-4o에 비해 토큰 비용을 6배 절감했습니다.