论文页面 - AOHP：用于个性化、高效且安全交互的开源操作系统级智能体框架

来源：https://huggingface.co/papers/2606.23449

作者：

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摘要

AOHP 提出了一种基于 Android 的操作系统框架，该框架将 AI 智能体视为第一类实体，并通过专门的智能体导向机制提高了任务完成率并降低了执行成本。

AI 智能体 (https://huggingface.co/papers?q=AI%20agents)正在推动一种新的软件范式，它们能够自主调用工具、提取信息、管理内存，并完成跨应用程序和数据源的任务。然而，大多数现有终端操作系统是为以应用程序为中心的工作流设计的，对 AI 智能体 (https://huggingface.co/papers?q=AI%20agents)的原生支持极少。这种不匹配限制了智能体的广泛采用，并导致在传统系统上运行智能体时出现执行开销和安全风险。尽管以智能体为本的操作系统 (https://huggingface.co/papers?q=agent-native%20operating%20systems)这一概念正在兴起，但研究界仍缺乏一个开放测试平台来探索智能体中介交互所需的架构原语。我们提出了 AOHP（Android Open Harness Project），这是一个基于安卓开源项目 (https://huggingface.co/papers?q=Android%20Open%20Source%20Project)（AOSP）构建的操作系统级智能体框架。AOHP 的核心设计原则是将智能体视为第一类操作系统参与者，从而实现自适应用户界面和智能体友好的运行时环境。AOHP 保留了成熟的 Android 软硬件生态系统，同时引入了三种智能体导向的系统机制：个性化服务组合 (https://huggingface.co/papers?q=personalized%20service%20composition)、高效智能体接口 (https://huggingface.co/papers?q=efficient%20agent%20interfaces) 和安全信息流 (https://huggingface.co/papers?q=secure%20information%20flow)。基于涵盖操作系统智能体关键能力的具有挑战性任务的初步实验，AOHP 在任务完成 (https://huggingface.co/papers?q=task%20completion)（完成率增加 21.12%）、执行成本 (https://huggingface.co/papers?q=execution%20cost)（token 成本 (https://huggingface.co/papers?q=token%20cost)降低 51.55%）以及安全策略遵守 (https://huggingface.co/papers?q=security-policy%20compliance)方面显示出明显优势。

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