오퍼레이터 설계모델

각 모델의 입력과 출력을 더욱 상세하게 정리해드리겠습니다.

📌 각 모델의 입력 및 출력 정리

1️⃣ 비전-언어 모델 (GPT-4o 기반)

🛠 역할:
• 웹 페이지의 UI를 분석하여 버튼, 입력창, 텍스트 요소를 인식
• 텍스트 정보를 해석하여 문맥을 이해

📥 입력:
✅ 웹 페이지 스크린샷 (이미지)
✅ HTML 구조 및 DOM 트리 데이터
✅ OCR(Optical Character Recognition) 결과 (텍스트 정보)
✅ 사용자 요청 (예: “로그인 버튼 찾아줘”)

📤 출력:
✅ UI 요소의 위치 및 유형 (버튼, 입력창, 링크 등)
✅ OCR을 통한 텍스트 정보
✅ UI의 의미적 해석 (예: “이 버튼은 로그인 버튼입니다.”)
✅ 웹 페이지의 레이아웃 분석 결과

2️⃣ 강화학습 모델 (RL 기반, 행동 결정)

🛠 역할:
• 웹 UI의 현재 상태를 보고, 어떤 행동을 할지 결정
• 사용자의 목표를 달성하는 최적의 행동을 선택

📥 입력:
✅ 비전-언어 모델의 출력 (UI 분석 결과, 버튼 위치, 텍스트 정보)
✅ 현재 웹 페이지의 상태 (현재 보고 있는 화면의 레이아웃)
✅ 과거 수행한 행동과 그에 대한 보상 데이터 (예: 버튼 클릭 후 페이지 이동 여부)
✅ 사용자 목표 (예: “로그인 성공하기”)

📤 출력:
✅ 다음에 수행할 행동 (예: “로그인 버튼 클릭”)
✅ 행동의 확률 및 신뢰도 값
✅ 행동 예상 결과 (예: “이 버튼을 클릭하면 로그인 페이지로 이동 가능함”)
✅ 강화학습을 통해 점진적으로 최적의 정책 학습

3️⃣ 행동 예측 모델 (Action Prediction, RNN/Transformer 기반)

🛠 역할:
• 강화학습 모델이 결정한 행동을 실제 마우스 & 키보드 입력으로 변환
• 물리적인 조작(클릭, 드래그, 타이핑 등)을 수행

📥 입력:
✅ 강화학습 모델의 출력 (예: “로그인 버튼 클릭”)
✅ 현재 UI 상태 (버튼 크기, 위치, 페이지 로딩 상태 등)
✅ 과거 입력 데이터 (예: 최근에 클릭한 버튼 위치)

📤 출력:
✅ 마우스 이동 경로 및 클릭 좌표 (예: “X=450, Y=320 위치 클릭”)
✅ 키보드 입력 값 (예: “email@example.com 입력”)
✅ 드래그 & 스크롤 조작 (예: “아래로 500px 스크롤”)
✅ 수행된 행동 로그 (예: “로그인 버튼 클릭 성공”)

📌 종합 정리

모델 역할 입력 출력
비전-언어 모델 웹 페이지 UI 분석 웹 스크린샷, HTML 구조, OCR 텍스트 UI 요소 위치, 텍스트 해석, 레이아웃 분석
강화학습 모델 최적 행동 결정 UI 분석 결과, 웹 페이지 상태, 과거 행동 데이터 최적 행동 (예: 버튼 클릭), 행동 확률값
행동 예측 모델 실제 조작 수행 강화학습 모델의 행동 결정, UI 상태 마우스 이동, 클릭, 키보드 입력, 스크롤

이제 각 모델이 어떻게 데이터를 주고받으며 협력하는지 명확해졌습니다!
추가적인 수정이나 더 알고 싶은 부분이 있으면 알려주세요 😊