Komunitas teknologi sedang ramai membicarakan pendekatan optimal untuk membangun agen AI yang dapat mengontrol komputer secara langsung. Percakapan ini semakin intensif setelah diperkenalkannya Archon, sebuah sistem yang menggunakan GPT-5 untuk memungkinkan kontrol komputer bahasa alami melalui arsitektur hierarkis yang menggabungkan model penalaran besar dengan komponen eksekusi khusus.
Arsitektur Sistem Archon
- Komponen Penalaran: GPT-5 untuk perencanaan strategis dan pengambilan keputusan
- Komponen Eksekusi: Model berbasis 7B Qwen-2.5-VL untuk interaksi GUI yang presisi
- Metode Pelatihan: GRPO (Group Relative Policy Optimization) untuk pendasaran GUI
- Antarmuka: Bilah input bahasa alami untuk sistem Mac/Windows
- Pendekatan: Pemisahan hierarkis antara "apa yang harus dilakukan" vs "di mana harus mengklik"
Pendekatan Arsitektur Teknis Menarik Minat Developer
Komunitas sangat terlibat dalam mendiskusikan detail implementasi teknis sistem kontrol komputer. Developer mencari panduan untuk mereplikasi fungsionalitas serupa, dengan minat khusus pada komponen executor berbasis 7B Qwen-2.5-VL yang menangani GUI grounding melalui fine-tuning GRPO. Rasa ingin tahu teknis ini mencerminkan meningkatnya aksesibilitas alat yang dibutuhkan untuk membangun sistem semacam itu di rumah.
Pendekatan hierarkis—di mana satu model menangani penalaran strategis sementara model lain mengeksekusi tindakan yang presisi—telah menghasilkan diskusi signifikan tentang trade-off efisiensi. Beberapa anggota komunitas mempertanyakan apakah pendekatan eksekusi berbasis transformer ini optimal, menyarankan bahwa model machine learning yang lebih langsung untuk perencanaan gerakan mungkin menawarkan performa yang lebih baik daripada kontrol input berbasis penalaran.
Detail Implementasi Teknis
- Pemrosesan Visi: Dynamic-resolution Vision Transformer ( ViT )
- Sistem Reward: Reward biner (1 untuk klik elemen yang berhasil, 0 untuk yang meleset)
- Optimisasi: Pendekatan berbasis patch untuk penggunaan token visi yang efisien
- Performa: Komputasi real-time dengan pemrosesan adaptif
- Data Pelatihan: Generasi data sintetis dengan augmentasi trajektori
Optimasi Performa dan Aplikasi Dunia Nyata
Umpan balik komunitas menyoroti pertimbangan penting tentang pilihan demonstrasi dan optimasi performa. Kritikus mencatat bahwa demo saat ini mungkin tidak menunjukkan potensi penuh sistem ini, terutama dalam skenario di mana agen dapat merencanakan beberapa langkah ke depan daripada memerlukan loop umpan balik yang konstan. Pengamatan ini menunjukkan perbedaan antara tugas browsing yang memerlukan verifikasi yang sering dan interaksi perangkat lunak yang lebih dapat diprediksi yang bisa mendapat manfaat dari perencanaan batch.
Diskusi juga mengungkapkan minat pada optimasi khusus untuk antarmuka yang berbeda. Meskipun pendekatan berbasis koordinat generik menawarkan kompatibilitas yang luas, developer menyadari bahwa implementasi khusus browser menggunakan elemen DOM dapat mengurangi overhead dan meningkatkan performa untuk tugas berbasis web.
Visi Masa Depan: Lingkungan Komputasi Agent-First
Mungkin diskusi komunitas yang paling menarik berpusat pada implikasi jangka panjang AI kontrol komputer. Developer membayangkan paradigma komputasi yang sepenuhnya baru yang dirancang terutama untuk agen AI daripada pengguna manusia. Konsep ini menantang asumsi fundamental tentang desain antarmuka dan arsitektur sistem.
Anda kehilangan banyak hal dengan mengakomodasi ergonomi manusia.
Komunitas melihat potensi koneksi antara AI kontrol komputer dan peningkatan aksesibilitas. Karena sistem ini dapat memanfaatkan accessibility tree yang sama yang digunakan oleh screen reader, ada pengakuan yang berkembang bahwa meningkatkan aksesibilitas perangkat lunak dapat menciptakan siklus yang menguntungkan baik pengguna manusia dengan disabilitas maupun agen AI.
Potensi Integrasi Workflow yang Lebih Luas
Anggota komunitas sangat antusias tentang kemungkinan workflow end-to-end yang dimungkinkan oleh sistem ini. Daripada menunggu vendor perangkat lunak individual untuk membuat integrasi AI, agen kontrol komputer berpotensi dapat bekerja dengan perangkat lunak yang ada dengan mengikuti manual instruksi dan antarmuka yang sama yang digunakan manusia. Pendekatan ini menawarkan observabilitas yang belum pernah ada sebelumnya, karena seluruh aliran interaksi dapat direkam dan ditinjau.
Diskusi mengungkapkan optimisme tentang mengurangi kompleksitas integrasi AI kustom di berbagai ekosistem perangkat lunak. Seiring matangnya kemampuan kontrol komputer generik ini, mereka mungkin mengurangi kebutuhan untuk integrasi khusus sambil memberikan transparansi dan kemampuan debugging yang lebih baik daripada pendekatan berbasis API tradisional.
Referensi: Teaching GPT-5 to Use a Computer