UI-MOPD: Multi-Platform On-Policy Distillation for Continual GUI Agent Learning
UI-MOPD：面向持续GUI智能体学习的多平台在线蒸馏方法
🧭 GUI Agent 持续学习与跨平台适应
Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University · Xiaomi · Harbin Institute of Technology, Shenzhen · Zhejiang University · Peng Cheng Laboratory
提出多教师在线蒸馏持续学习框架，动态选择平台教师，缓解跨平台GUI智能体的灾难性遗忘与行为冲突
📌 工作参考价值（4 点）
- 电商多端（APP/PC/小程序）自动化运营 Agent 可采用多教师在线蒸馏，避免不同平台操作惯例冲突，保留端侧特有行为模式，减少为每端单独维护模型的成本。
- 平台条件蒸馏通过环境信号动态路由选择特定教师，能使统一策略模型灵活适应多端环境，适合搜索推荐系统中跨端交互流程的自动化。
- 构建跨平台操作轨迹数据时，可借鉴 Uni-GUI 的收集策略（如多源采集、平台覆盖、操作可执行性过滤），提升训练数据质量与平台泛化性。
- 策略回放机制可迁移至电商 Agent 的持续学习中，防止新增端侧任务时旧端侧能力的灾难性遗忘。