论文页面 - 多智能体计算机使用

来源：https://huggingface.co/papers/2606.01533

摘要

多智能体计算机使用系统通过有向无环图实现并行执行和动态任务分解，在复杂任务上优于单智能体方法。

当前的计算机使用智能体（https://huggingface.co/papers?q=Computer%20use%20agents）（CUA）主要部署为单串行智能体。这种设置对于需要任务分解（https://huggingface.co/papers?q=task%20decomposition）、并行执行（https://huggingface.co/papers?q=parallel%20execution）以及根据新信息持续重新规划的复杂长时任务来说并非最优。在本文中，我们认为应转向评估和构建多智能体计算机使用（MACU）系统。这类系统强调规划与并行执行（https://huggingface.co/papers?q=parallel%20execution），缓解了单智能体CUA的诸多缺点。我们提出一个通用多智能体设置：管理器模型将计算机使用任务分解为有向无环图（https://huggingface.co/papers?q=directed%20acyclic%20graph）（DAG），编码子智能体间的相关依赖与目标。在每次迭代中，管理器将并行的CUA子智能体派遣到DAG就绪前沿上的节点，并随着子智能体反馈新发现而持续修订DAG（添加、取消或重写节点）。该设计将计算机使用的部分可观察环境作为首要挑战：下游智能体可能无法重新观察到的信息通过管理器和DAG结构得以保留并向前传递。我们证明MACU在桌面（OSWorld）和网页导航（Online-Mind2Web、WebTailBench、Odysseys）基准测试上，相比强单智能体基线持续提升3.4%-25.5%，展现出更优的测试时扩展性，并能解决单智能体CUA陷入困境的复杂长时任务。在长时网页导航基准Odysseys上，MACU将平均任务完成墙钟时间提升约1.5倍，证明了其在加速传统缓慢CUA流程方面的有效性。我们的发现强调，多智能体协调（https://huggingface.co/papers?q=agent%20coordination）是将计算机使用智能体（https://huggingface.co/papers?q=computer%20use%20agents）扩展到更长时间、更高效工作的一个有前景的维度。我们已在 https://jykoh.com/multi-agent-computer-use/ 发布所有代码和交互式可视化。

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