arXiv 2610.26828
Agent World Model in the Wild: Tổng hợp môi trường cho tác tử sử dụng máy tính
Agent World Model in the Wild: Computer-Use Agent Environment Synthesis
AI64 lượt đề xuất
Tác giả: Zhaoyang Wang, Qianhui Wu, Haorui Wang, Simon Yu, Baolin Peng, Canwen Xu, Hao Cheng, Wenlin Yao +4
Tổng quan
Các tác giả giới thiệu WildAWM, một quy trình có khả năng mở rộng để tổng hợp các môi trường và tác vụ sử dụng máy tính có thể điều khiển và thực thi được, bao gồm giao diện GUI, dịch vụ MCP và giao diện dòng lệnh. Quy trình hoàn toàn dựa trên các mô hình mã nguồn mở và bổ sung các cổng kiểm soát chất lượng dựa trên thực thi để đảm bảo tính khả giải, độ khó và độ tin cậy của bộ kiểm chứng.
Giới thiệu
Việc huấn luyện tác tử thông qua tương tác trong hệ thống máy tính thực khó mở rộng và tiềm ẩn rủi ro bảo mật. Các cách tiếp cận hiện có thường chỉ tập trung vào một giao diện tương tác duy nhất.
Kết quả
Quy trình tạo ra 341 cặp môi trường-tác vụ dài hạn, trong đó GPT-6-Astra chỉ giải được 60%. Hai mô hình Qwen chỉ được huấn luyện trong các thế giới tổng hợp này đạt được cải thiện đáng kể trên 8 benchmark ngoài phân phối bao gồm web, claw và tác tử sử dụng máy tính.
Kết luận
Kết quả cho thấy các thế giới sử dụng máy tính tổng hợp do mô hình mã nguồn mở tạo ra có thể huấn luyện tác tử khái quát hóa sang các tác vụ thực chưa từng thấy, giảm sự phụ thuộc vào mô hình độc quyền và hệ thống thực rủi ro.