论文页面 - Work Agents：系统、能力与优化

来源：https://huggingface.co/papers/2610.35845 作者：

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摘要

本文提出了一个统一的 work agents 框架，将基础模型与运行时框架（runtime harnesses）相结合，以可靠地执行复杂的数字任务，并在能力族和评估指标之外，引入了持久性（persistence）和开放性（openness）两个维度。

随着基础模型（foundation models）从信息生成向数字工作执行的演进，智能体在跨工具、应用和工作流完成复杂任务方面的能力日益增强。然而，现有研究缺乏一个统一的视角来理解智能体如何可靠地完成被委派的工作。为填补这一空白，我们提出一种以工作为中心的系统级视角，将工作智能体（work agents）视为结合基础模型（foundation models）和运行时框架（runtime harnesses）的系统，在有状态工作空间（stateful workspaces）中执行任务并交付可验证的结果。我们引入两个互补的维度——工作持久性（work persistence）和工作开放性（work openness）——来刻画工作条件，并根据任务范围和组织方式将数字工作划分为五种形态。在此框架基础上，我们识别出可靠工作执行所需的五大核心能力族，并探讨了模型优化（model optimization）、框架优化（harness optimization）以及二者联合优化（joint optimization）的方法。我们进一步从工作成果（work outcomes）的角度分析了现有的评估方法和指标。最后，我们讨论了未来的研究方向，包括持续性工作委派、对开放环境的适应，以及工作执行与能力提升之间的交互。本文为理解、优化和评估工作智能体（work agents）提供了一个统一框架，支持开发能够交付可靠、可验证且具有实际价值的工作成果（work outcomes）的系统。

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