手机AGI助手如何突破复合长程任务瓶颈,上海交大联合澜舟科技发布UI-Nexus测试基准与Agent-Nexus调度系统

2025-09-29 08:58:01 6229次浏览

  

本文第一作者郭源现为上海交通大学计算机系本科三年级学生,主要研究方向为自主智能体与智能体安全领域。该研究成果由上海交通大学与澜舟科技联合完成。

研究论文标题:Atomic-to-Compositional Generalization for Mobile Agents with A New Benchmark and Scheduling System

项目主页:https://ui-nexus.github.io/

论文链接:https://arxiv.org/ abs/2506.08972

从原子级任务自动化迈向系统级终端智能

当前,基于多模态大模型(MLLM)的操作系统智能体在单屏动作执行(如ScreenSpot)和短流程操作任务(如AndroidControl)方面已展现出卓越性能,标志着终端任务自动化技术已取得初步成果。

然而,现实场景中的用户需求往往涉及复杂的复合型长流程任务。例如"比价并在低价平台下单"这类任务,需要跨多个应用程序操作,收集并比对不同来源的信息,再据此制定后续操作步骤;又如"浏览当日热点新闻并整理摘要"这类任务,需要在多个网页间导航,将设备操作 与文本摘要的通用推理能力有机结合。从简单有序任务到复杂有序及无序任务的演进,是实现从单智能体增强到AI操作系统转型的必经之路。虽然当前主流的环境感知、动作执行和短序列微调等训练方法显著提升了原子任务的执行能力,但复合长流程任务带来了任务链管理、信息收集传递、操作与通用思维结合等全新挑战。

研究团队对主流移动端GUI智能体进行了系统性研究。实验结果表明,现有移动端GUI智能体在面对复合长流程任务时均存在明显能力缺陷,表现出显著的从原子任务到复合任务的泛化困难。

针对这一技术空白,研究团队提出两大创新方案:

1. 动态评测基准UI-Nexus:构建了可控的动态测评平台,覆盖复合型、传递型、深度分析型等复杂长流程任务,包含50类中英文应用(含本地功能应用和第三方在线应用),共设计100个任务模板,平均最优完成步数达14.05步。

2. 多智能体任务调度系统AGENT-NEXUS:提出轻量化调度框架,支持指令分发、信息传递与进程管理。该系统无需修改底层智能体模型,便于高效接入与多体协同。

该研究为复合长流程任务下的移动端智能体提供了具有挑战性的测试基准和开发平台,也为未来构建复杂、精细的AI原生操作系统奠定了基础。

移动端智能体在复合任务中的能力瓶颈

随着基座模型的持续增强和环境感知、单屏动作执行、静态轨迹微调、强化学习等训练策略的优化,基于多模态大模型的GUI智能体在单屏动作执行和短流程操作任务上的表现不断提升,已能端到端地自动化执行网络搜索等原子任务。

然而,真实场景中的用户指令往往包含长流程场景与复合依赖需求。研究团队根据子任务依赖关系,将常见复合任务划分为三类:

独立组合型(Simple Concatenation):由若干无依赖关系的原子子任务简单拼接而成。如"Instagram开启8小时消息免打扰,并设置明早7:00闹钟"这类睡前设定指令。

语境传递型(Context Transition):后续子任务需要继承并利用前序任务产生的中间结果或界面状态,需将信息/上下文正确传递至下一个应用或页面。如先搜索天气预报,再根据结果发送微信消息的任务。

深度分析型(Deep Dive):语境传递型任务的特例。不仅需要动作导向的推理和简单信息记忆,还需融入通用推理能力对中间信息进行深度处理。如今日Hacker News摘要任务,既需在浏览器、Google Doc中进行点击、滑动等导航操作,又需利用通用推理能力对新闻内容进行摘要分析。

研究人员在常用手机应用上构建代表性测试任务,对主流OS-Atlas、UI-TARS、Mobile-Agent系列 、M3A等移动端GUI智能体进行测试,发现这些智能体在复合长流程任务上表现欠佳。

错误案例分析显示,主流移动端智能体因缺乏有效的进度管理和信息管理机制,表现出典型失败模式:注意力涣散导致指令遗漏、信息传递失败导致错误执行、进度管理混乱导致任务跳转反复。

UI-NEXUS:面向移动端智能体复合任务的全面测试基准

为科学评估移动端智能体在复合长流程任务上的表现,研究团队提出了交互式测试基准UI-NEXUS,具有以下特点:

数据覆盖:包含50款应用(20款本地功能应用+30款中英在线服务应用),涵盖5大应用场景;100条指令模板,最优路径14.05步,难度显著高于同类基准。

任务分类:系统研究三种复合任务类型——独立组合型、语境传递型、深度分析型。

ANCHOR子集:基于AndroidWorld的20个本地功能应用构建本地离线任务子集UI-NEXUS-Anchor,支持任务指令可扩展性和测试环境可控性。

评估指标:记录端到端任务成功率、终止原因、Token成本与推理时延,实现细粒度性能分析。

研究人员选取5种代表性移动端智能体基线进行测试,包括基于单模型微调(Agent-as-a-Model)的OS-Atlas-7B-Pro和UI-TARS-7B-SFT,以及基于工作流搭建(Agentic Workflow)的M3A、Mobile-Agent-V2和Mobile-Agent-E。

实验分析:从原子到复合任务的泛化演进

在UI-NEXUS-Anchor、中文在线服务应用、英文在线服务应用三个测试子集的100个指令模板上,研究得出主要结论:

1. UI-NEXUS对各类移动端GUI智能体均构成挑战,任务完成率均低于50%;

2. 基于Agentic Workflow的智能体在复合任务上的鲁棒性显著优于Agent-as-a-Model方法,但GPT-4o工作流的高推理成本限制了实际 应用;

3. AGENT-NEXUS显著提升任务完成率(+24%~+40%),仅带来约8%的推理开销增长。

深入分析显示:

1. 在线服务类App因信息动态性强、UI结构复杂及环境干扰频繁,构成更大挑战;

2. 基于GPT-4o的工作流在复合任务上表现更优,但受限于GUI操作能力和调用成本;

3. 开源模型的领域微调方案在短流程操作上具有优势,但需系统级设计增强复合任务处理能力;

4. 记忆机制设计对处理复合长流程任务至关重要,Agent-NEXUS通过显式调度实现了高效的信息管理。

未来展望:构建新一代AI操作系统

本研究不仅深入探讨了移动端智能体在复合长流程任务中的挑战,更展望了新一代AI操作系统的雏形。未来,我们不仅需要能执行简单指令的智能体模型,更需要能高效协调、处理、调度复合任务需求的系统级终端智能。随着评测基准与调度框架的不断完善,移动设备有望真正进化为具备操作系统级智能的个人助手,为人机协作开启全新可能。

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总结:

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