ScienceBoard全球首发:首个支持真实科研交互的多模态智能体评测环境,香港大学团队构建169项科学任务基准推动AI科研自动化

2025-09-28 02:08:26 5762次浏览

  

本文第一作者孙秋实现为香港大学计算与数据科学学院博士生,此前获得新加坡国立大学数据科学硕士学位。他的研究聚焦于Computer-using agents和Code intelligence领域,相关成果已发表在ACL、EMNLP、ICLR、COLM等自然语言处理与机器学习顶级会议上。其所在的OS-Copilot团队此前已成功研发OS-Atlas、OS-Genesis和SeeClick等系列计算机智能体,这些成果在学术界和产业界均获得广泛应用。

大模型智能体在科研辅助领域正经历深刻变革

1 研究背景

近年来,随着大语言模型(LLMs)和视觉语言模型(VLMs)的快速发展,人工智能在自然语言处理、编程、图像理解等领域展现出强大能力。而在人类知识积累的核心领域——科学研究中,基于这些模型的智能体正逐渐演变为科研工作流程中的"新型合作伙伴"。

早期AI在科研中主要扮演"分析工具"的角色,负责数据处理、文献撰写和图表生成等工作。但随着计算机智能体(Computer-Using Agents,简称CUA)的出现,这一角色正在发生根本性转变。相较于传统语言模型助手,这类智能体能够像人类研究者一样操作计算机,通过图形界面点击、拖拽、输入命令或编写程序来完成计算任务,实现对科研软件的自动化控制。这意味着它们不再仅限于回答问题,而是能够主动参与科学任务执行,成为具备"行动能力"的AI合作伙伴。

1-1 从语言理解到科研执行:新挑战

在复杂的科研场景中,软件工具的多样性、任务流程的长期性以及跨模态信息的交织,使得"用AI完成完整科研任务"远比解答单一科学问题更具挑战性。例如,蛋白质结构模拟需要调用生物建模软件,天体轨迹观测需要熟练操作天文模拟器,甚至还需要自动将结果整理成LaTeX文档。实现这些功能要求智能体具备:

• 软件操作能力:掌握图形界面(GUI)与命令行(CLI)控制复杂科学工具

• 领域理解能力:理解任务背后的科学概念与背景知识

• 跨模态感知与规划:在图形界面、终端指令和科学数据间进行有效推理

然而,现有多模态智能体系统在网页浏览、电商、编程等通用任务上取得进展的同时,在科学领域仍处于起步阶段。一个重要原因是缺乏真实、系统化的科研环境与评估基准,阻碍了智能体从"会说会写"向"会做"的转变。

1-2 科研任务的两大缺失:环境与评估

虽然学界已提出WebArena、OSWorld等CUA智能体评测体系,但这些工作主要关注日常场景和通用软件,其复杂度远未达到真实科研工作的要求。而以ScienceQA和SciCode为代表的科学评测任务,仍停留在问答和静态代码编写层面。真实的科学探索过程往往涉及非标准I/O流、复杂界面逻辑、多步配置等挑战,这对智能体提出了全新要求。因此,我们需要:(1)可靠的自主探索环境;(2)多模态多领域的评估基准,以衡量科学任务自动化的实现程度。

基于此,我们提出ScienceBoard:首个面向科学任务、支持真实交互、实现自动评估的多模态智能体评测 环境,旨在推动"自动化科学工作流AI"的研究进展。

论文信息:

题目:ScienceBoard: Evaluating Multimodal Autonomous A gents in Realistic Scientific Workflows

项目地址:https://qiushisun.github.io/ScienceBoard-Home/

参与机构:香港大学、上海人工智能实验室、复旦大学、北京大学、耶鲁大学

2 ScienceBoard基础设施:可交互的科研环境

2-1 多领域科研软件集成

ScienceBoard基于Ubuntu虚拟机搭建,集成了多个开源科研软件,并进行了系统性重构,确保每个任务都能通过CLI/GUI双通道交互。系统特点包括:

• 多领域覆盖:默认集成6个科学领域的软件,涵盖生物化学、天文模拟、地理信息系统等

• 双模态接口:支持GUI和CLI控制,提供屏幕截图、可访问性树等多模态输入

• 自动初始化:配备初始化脚本、配置文件和辅助数据,确保实验可复现

• 智能评估:开发可扩展的任务评估函数,支持数值匹配、状态对比等多种评估方式

2-2 统一动作空间

ScienceBoard在现有CUA/Coding Agents工作基础上,为智能体定义了通用动作空间:<  /p>

• GUI操作:如CLICK[x,y]、SCROLL[Δy]、TYPE["text"]等

• CLI命令:终端/软件内部指令执行

• 其他调用:包括API访问、任务作答、流程控制等

这种设计使不同智能体都能通过结构化API实现跨软件、跨模态的通用交互。

3 ScienceBoard评测集:高质量科研任务

基于上述环境,ScienceBoard构建了系统化、高挑战性的科 研任务集合,推动智能体从"理解"向"执行"转变。

3-1 任务构建方法

采用人工设计+程序验证的混合标注流程:由领域专家基于真实软件手册设计任务,通过多轮验证确保指令清晰、操作合理,配套初始化脚本与评估函数,形成标准化、可复现的科研任务集。

3-2 多  维度评测基准

当前版本包含169个真实科研任务,覆盖6个领域,按难度分为:

• 简单任务(54%):单步配置、基础计算

• 中等任务(28%):多步指令、跨模态跟踪

• 困难任务(17%):长程规划、精细操作

• 开放问题:当前技术尚未解决的挑战

4 实验结果

在ScienceBoard上评估商业模型、开源模型和GUI基座模型的表现显示:即使最强多模态大模型,在真实科研工作流中仍不成熟。

4-1 主要发现

• GPT-4o和Clau de 3.5等商业模型平均成功率仅15%

• 开源模型在部分任务表现突出,但跨领域稳定性不足

• 专用GUI Action Models在长任务中受限明显

实验表明,科学工作流的复杂度远超常规Web任务,需要模型具备多轮推理和长程规划能力。

4-2 规划与执行分析

研究发现许多失败源于执行策略不当而非知识不足。将规划与执行解耦的模块化设计显著提升了成功率,特别是在复杂界面和长操作链任务中。

5 未来展望

当前瓶颈在于领域知识与通用能力的割裂。未来方向包括:

• 加强智能体对科学知识的理解

• 发展"科研AI团队"协作模式

• 探索实验室级智能化应用

6 结语

作为首个科学探索多模态评测框架,ScienceBoard提供了真实交互环境、代表性任务和程序化评估机制。实验表明,即使最强模型在复杂科研工作流中的表现仍远逊于人类。这项工作为自动化AI科学家研究奠定了可衡量、可扩展的基础。

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