OSWorld-Pro:基于过程的计算机使用智能体评测

Hugging Face Daily Papers 论文

摘要

OSWorld-Pro 提出一个基于过程的基准测试,包含 300 多项任务和 2,800 多个子目标,并以 67,000 多条人工标注为依据,逐步评测计算机使用智能体,而非仅看最终状态结果。它揭示了即使是最先进模型也存在的失败模式——表现最好的 Claude Opus 5 仅得 75.7%,而在 OSWorld 上为 83.4%。

对计算机使用智能体(Computer-Use Agents, CUA)的评测往往局限于它们最终产出的成果(在数百步操作之后),并使用功能验证器进行评估,如 OSWorld 所做的那样。然而,这种仅针对最终状态表现的评测缺乏对智能体在各类任务中如何失败、为何失败的透明洞察,掩盖了对后续改进至关重要的信息。例如,键盘输入出错的智能体所需的缓解策略,就与那些无法在图形界面上精确完成基于点击的输入的智能体截然不同。我们提出 OSWorld-Pro:一套包含 300 多项任务、2,800 多个子目标的评测集,基于 67,000 多条人工标注,支持对 CUA 的过程化评估。我们采用稳健且与人类判断对齐的 LLM 评判器(LLM-Judges)来评估 OSWorld-Pro 子目标的完成情况,从而揭示模型在一系列表现为顺序依赖关系的子目标中的进展。我们的研究发现,即使对于最先进的大语言模型,OSWorld-Pro 也极具挑战性——表现最好的 Claude Opus 5 仅达到 75.7%,而其在 OSWorld 上的成绩为 83.4%。此外,我们识别出各类模型的关键性、聚焦于过程的失败模式(例如与子目标无关的动作、基于点击的失误),为提升 CUA 的性能与效率提供了有价值的洞见。
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来源:https://huggingface.co/papers/2609.24890

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摘要

对计算机使用智能体(Computer-Use Agents,CUAs)的评估通常局限于它们在数百步操作后最终产出的结果,并使用功能验证器进行评测,OSWorld 便是如此。然而,这种基于最终状态的性能评估无法揭示智能体在各类任务中失败的方式与原因,掩盖了对后续改进至关重要的洞察。例如,在键盘输入环节出错的智能体,与在图形化用户界面上无法精确执行点击操作的智能体,需要完全不同的改进策略。我们提出 OSWorld-Pro:包含超过 300 个任务、逾 2800 个子目标的数据集,基于超过 67000 条人工标注,以支持对 CUA 进行基于过程的评估。我们采用稳健且与人类判断对齐的 LLM 裁判(LLM-Judge)来评估子目标的完成情况,从而揭示模型在一系列顺序依赖的子目标推进过程中所取得的进展。研究结果表明,即使是最先进的大语言模型在 OSWorld-Pro 上也面临挑战:表现最佳的模型(如 Claude Opus 5)仅取得 75.7% 的成绩,而在 OSWorld 上则为 83.4%。此外,我们识别出了各类模型中关键的、基于过程的失败模式(例如与子目标无关的操作以及基于点击的错误),为提升 CUA 的性能与效率提供了有价值的参考。

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