ScienceBoard评测环境发布:首个支持多模态智能体自动评估的科研平台,香港大学团队构建169项科学任务基准推动AI科研助手发展

2025-09-29 04:46:05 3542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。其研究聚焦于计算机使用智能体(Computer-using agents)与代码智能(Code intelligence)领域,已在ACL、EMNLP、ICLR、COLM等自然语言处理与机器学习顶级会议发表多篇论文。由该团队研发的OS-Copilot系列智能体,包括OS-Atlas、OS-Genesis和SeeClick等成果,已在学术界与产业界获得广泛应用。

辅助科学研究的大模型智能体正经历重要转型

研究背景与动机

近年来,随着大语言模型(LLMs)和视觉语言模型(VLMs)的突破性进展,AI在自然语言处理、编程、图像理解等领域的应用日益广泛。在科学研究这一人类知识积累的核心领域,基于这些先进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"分析器"角色,负责数据处理、文献撰写和图表生成。但随着计算机使用智能体(Computer-Using Agents,CUA)的出现,这一角色正发生根本性转变。与传统语言助手不同,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。这意味着它们已从被动回答问题,发展为具备"执行能力"的主动合作伙伴。

从语言理解到科研执行:新挑战

在复杂科研场景中,软件工具的多样性、任务流程的长周期性和跨模态信息的交错性,使得"用AI完成完整科研任务"远比回答单一科学问题更具挑战性。例如,模拟蛋白质结构需要调用生物建模软件,观测星体轨迹需熟练操作天文模拟器,还需将结果自动整理为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

当前多模态智能体系统在网页浏览、电商、编程等通用任务上已取得进展,但 在科学领域仍处于起步阶段。关键原因在于缺乏真实、系统化的科研环境与评估基准,制约了智能体从"语言理解"向"任务执行"的跨越。

科研任务的评估空白

虽然已有WebArena、OSWorld等CUA智能体评测系统,但这些工作主要关注日常场景和通用软件,其复杂度远未  达到真实科研要求。而ScienceQA和SciCode等科学评测任务仍局限于问答和静态代码编写。实际科研中,软件工具往往具有非标准I/O流、复杂界面逻辑、多步配置等特点,这对智能体提出了全新挑战。因此亟需:(1)支持自主探索的可靠环境;(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,研究团队提出ScienceBoard——首个面向科学任务、支持真实交互与自动评估的多模态智能体评测环境,旨在推动"自动化科研工作流AI"的研究进展。

项目信息

论文题目:ScienceBoard: Evaluating Multimodal Autonomous Agents 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

ScienceBoard基础设施

该系统基于Ubuntu虚拟机构建,集成了多个开源科研软件,并进行了系统性重构,确保每个任务都支持CLI/GUI双通道交互。主要特点包括:

  • 多领域软件集成:默认包含生物化学、天文模拟、地理信息系统等6个科学领域的软件
  • 双模态操作接口:支持屏幕截图、可访问性树和Set-of-Marks等多模态输入
  • 自动初始化机制:配备初始化脚本和配置文件,确保实验可复现
  • 自动评估系统:采用数值匹配、范围区间、状态对比等方式进行执行级评估

动作空间设计

ScienceBoard扩展了现有CUA/Coding Agents工作,定义了通用动作空间:

  • GUI操作:如点击、滚动、输入等模拟人类操作
  • CLI命令:终端指令执行与反馈获取
  • 其他调用:包括API访问、任务作答、流程控制等

这一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。

ScienceBoard评测集

该基准包含169个真实科研任务,涵盖6个科学领域,任务类型包括:

  • 软件与环境设置
  • 科学模拟与计算
  • 图形绘制与可视化
  • 数据查询与结果解释
  • 科研文档撰写
  • 跨软件复合工作流

任务按难度分为四级:基础操作(54%)、中等复杂度(28%)、高难度(17%)以及当前模型无法完成的开放性问题。

实验结果

评估显示,当前最先进的多模态大模型在真实科研工作流中仍不成熟:

  • GPT-4o和Claude 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优异但稳定性不足
  • 专用GUI模型在 长任务和跨模态任务上受限明显

研究发现,许多失败源于执行策略不当而非知识欠缺。将规划与执行解耦的模块化设计显著提升了任务成功率,特别是在界面复杂的科研软件中。



<  strong>未来展望

研究指出,当前智能体的瓶颈在于领域知识与通用能力的割裂。未来发展方向包括:

  • 通过Manual和Tutorial等资源增强任务相关学习
  • 构建可调用外部知识的系统
  • 发展由不同专长模型组成的"科研AI团队"

长远来看,ScienceBoard框架为实验室智能化奠定了基础,从虚拟助手到实验机器人,AI科学家正逐步从概念走向现实。

结语

作为首个专注科学探索的多模态智能体评测框架,ScienceBoard提供了真实可交互的科研环境、代表性任务集和程序化评估机制。研究表明,即使最先进的通用模型在复杂科研工作流中的表现仍远逊于人类。尽管实现全自动化科学探索仍是长期目标,但本研究为此提供了可衡量、可扩展的起点,为AI科学家的发展指明了方向。

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