ScienceBoard评测环境重磅发布:首个支持多模态智能体自动评估的科研AI平台,香港大学团队突破科学任务自动化瓶颈

2025-09-28 17:23:41 2356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,硕士毕业于新加坡国立大学数据科学系。其研究方向聚焦于计算机使用智能体(Computer-using agents)和代码智能(Code intelligence),已在ACL、EMNLP、ICLR、COLM等自然语言处理与机器学习顶会发表多篇论文。由他领衔的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成果,这些研究成果在学术界和产业界均获得广泛应用。

当前,辅助科学研究的大模型智能体正经历着深刻变革。

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)的快速发展,AI在自然语言处理、编程、图像理解等领域的应用日益广泛。在关乎人类知识积累的科学研究领域,基于这些强大模型的智能体正逐渐演变为科研工作流中的"新型合作者"。

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,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,成为具备实际"执行能力"的AI合作伙伴。

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,天体轨迹观测需熟练操作天文模拟器,甚至还需自动将结果整理成LaTeX文档。实现这些功能要求智能体具备:

  • 软件操作能力:能通过图形界面(GUI)和命令行(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和行动

然而,现有大多数多模态智能体系统在网页浏览、电商和编程等通用任务上取得进展的同时,在科学领域的发展仍处于起步阶段。一个重要原因在于缺乏真实、系统化的科研环境与评估基准,难以推动智能体从"会说会写会敲代码"向"会做"转变。

科研任务的空白:环境与评测的双重缺失

尽管学界已提出WebArena、OSWorld等CUA智能体评测框架,但这些工作主要聚焦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、多步配置执行等挑战,这对智能体提出了前所未有的要求。因此,亟需(1)可靠的自主探索环境和(2)多模态多领域的评测基准,以评估科 学任务自动化的实现程度。

基于此,我们提出了ScienceBoard——首个面向科学任务、支持真实交互和自动评估的多模态智能体评测环境,旨在从根本上推动"能自动完成科学工作流的AI"研究发展。

ScienceBoard基础设施

ScienceBoard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,确保每个任务都能通过CLI/GUI双通道交互。系统具备以下特点:

  • 多领域集成:默认集成生物化学、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
  • 自动评估:开发可扩展的任务评估函数,支持数值匹配、状态对比等执行级评估

动作空间设计

ScienceBoard在现有CUA/Coding Agents工作基础上扩展了通用动作空间,包括:

  • GUI操作:如点击、滚动、输入等模拟人类操作
  • CLI命令执行:在终端输入指令并获取反馈
  • 其他调用: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、跨模态的通用交互能力。

ScienceBoard评测集

基于上述环境,ScienceBoard构建了系统化、高挑战性的科研任务集合,覆盖多种科研软件,充分考虑任务多样性、复杂度和可执行性,推动智能体从"理解"向"执行"转变。

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目标,通过多轮验证确保指令清晰、操作合理,配套初始化脚本和评估函数,形成标准化、可复现的科研任务集合。

多维评测基准

当前版本包含169个真实科研任务,涵盖6个领域,按难度分为:

  • 简单任务(54%):单步配置、基础计算等
  • 中等任务(28%):多步指令、逻辑推理等
  • 困难任务(17%):长程规划、精细操作等
  • 开放问题:当前技术难以解决的挑战性任务

实验评估

在ScienceBoard上评估了商业模型、开源模型和GUI基座模型的表现,结果显示:即使是最先进的多模态大模型,在真实科研工作流中的成熟度仍显不足。

主要发现

  • 商业模型(GPT-4o、Claude 3.5)平均成功率仅15%左右
  • 开源模型(InternVL3、Qwen2.5-VL)在部分任务上表现突出但稳定性不足
  • 专用GUI Action Models在长任务、跨模态任务上明显受限

实验表明,科学工作流的复杂度远超网页浏览或常规应用交互,需要模型在视觉、结构化数据和复杂指令间进行多轮推理和长程规划。值得注意的是,许多失败源于执行策略不当而非知识欠缺。

规划与执行分析

进一步研究发现,智能体常出现"知道做什么但做不好"的现象。例如GPT-4o在任务规划上表现优异,但在真实界面操作中常因点击不准或路径偏差而失败。将规划与执行解耦的模块化设计(GPT-4o负责规划,其他模型负责执行)显著提升了成功率。

未来展望

ScienceBoard的实验揭示了当前智能体在领域知识与通用能力间的割裂问题。未来研究方向包括:

  • 增强科学理解能力:利用Manual和Tutorial等资源进行任务相关学习
  • 构建模块化系统:由不同特长的模型组成"科研AI团队"
  • 实验室智能化探索:从虚拟助手到物理实验机器人的全方位发展

结语

作为首个聚焦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、代表性任务设计和程序化评估机制。实验表明,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。尽管实现全自动化的AI科学家仍是长期目标,但本工作为这一领域建立了可复现、可衡量的研究基准,为未来的探索点亮了第一盏明灯。

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