當個人 GUI 代理執行多步任務時，相關歷史未必適合每一個畫面；ExpActivator 把這個取捨轉化成經驗啟用問題。它屬於免訓練的個人 GUI 代理框架，處理歷史操作何時應該介入當前決策，以及何時應該保持沉默。
逐步啟用會把新畫面放入凍結 GUI backbone 的 latent space，尋找相近的歷史狀態，再把對應動作交給 policy 作參考，代理可以採用、修改或拒絕。任務級啟用則只會在時間和情境都支持時提出重複意圖，否則選擇 abstain；相比把整段檢索歷史附加到 context，歷史不再被視為每一步都有效。
PersonalAlign 評估涵蓋 775 個個人化執行 episodes、7,915 個 actions，以及 215 個正面和 100 個負面 proactive suggestion states，測試 Qwen3-VL-8B、MAI-UI-8B、Qwen3.5-9B 和 GUI-Owl-1.5-8B。以 Qwen3-VL-8B 為例，ExpActivator 的開首步驟成功率為 70.06%，後續步驟為 26.67%，高於無歷史的 28.26%和 18.43%；研究頁亦報告平均軌跡步驟成功率提升約 28%，proactive suggestion 的 MCC 約為最強基線的 2.3 倍。
適合研究個人化 GUI 代理、重複工作流程和主動建議的團隊測試。項目不會訓練模型或預測參數，PersonalAlign 提供安裝及執行流程，但需另取 PersonalAlign 的 Fingertip20k；記憶應採用每位使用者按時間排列的前 80%，避免與執行測試 episodes 重疊。
- 按畫面逐步啟用歷史動作，而非只按任務檢索
- 按時間與情境判斷是否提出主動建議
- 凍結 backbone，無需重新訓練模型
- 同時測試個人化執行與 proactive suggestion
- 依賴外部 Fingertip20k 歷史資料及多個 GUI backbone