يقدم الباحثون KnowAct-GUIClaw، وهو إطار عمل يعالج قيود OpenClaw في تفاعل واجهة المستخدم الرسومية عبر المنصات والتطور الذاتي من خلال توحيد الفهم المعرفي مع التنفيذ التشغيلي. يستخدم النظام وكيلًا فرعيًا لواجهة المستخدم الرسومية قابلًا للإضافة، مزودًا بنظام ذاكرة قابل للنسبة إلى الخبرة ومكتبة مهارات تتطور ذاتيًا لتعزيز تحليل المهام ودقة استدعاء الأدوات.
- يستفيد الوكيل المضيف من خبرة التفاعل المتراكمة لتحليل وتخصيص المهام طويلة المدى.
- تتيح مكتبة المهارات التي تتطور ذاتيًا انتقالًا سلسًا عبر المنصات بين Android وiOS وHarmonyOS وWindows.
- يحقق GUIClaw مع نماذج Kimi-2.6 مفتوحة المصدر نسبة 64.1% على benchmark MobileWorld، متفوقًا على Seed-2.0-Pro وGPT-5.5.
- يمكن نقل ذاكرة الإطار ومهاراته عبر النماذج الأساسية، مما يحسن الأداء بنسبة 8.5% مع Kimi-2.6.
يرى المؤلفون أن هذا مهم لأنه يخترق قيود التحسين الذاتي التكراري، مما يسمح للمساعد بتخزين ملفات تعريف المستخدم والملاحظات بشكل مستمر لتحسين الكفاءة.