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任务模型归纳（TMI）是一种从原始计算机使用痕迹中归纳结构化任务模型的方法，将代理性能提升30%，并为现实世界工作流提供可审计、可重用的技能。
本文介绍了PaperPilot，一个多轮文献搜索智能体，它构建可执行的有向无环图（DAG）搜索操作，并通过用户反馈优化工作流，在检索指标上相比基线模型取得了显著提升。
引入了 Offloading Score，一种衡量用户向AI转移认知努力程度的指标，并发现当用户积极参与时，高度依赖本身并非有害。