摘要
针对当前计算机使用智能体研究局限于短程任务且环境构建成本高的问题,本文提出 Gym-Anything 框架,利用多智能体协作自动将任意软件转化为交互式训练环境。基于此构建了涵盖 200 款软件、超 1 万个长程任务的 CUA-World 基准。实验表明,在该环境蒸馏训练的模型性能优异,且测试时引入审计机制可显著提升任务完成率,推动了真实场景下智能体技能学习的发展。
AI 推荐理由
论文核心在于构建计算机使用代理的技能训练环境与基准,直接提升工具使用能力。
研究机构
CMU
论文信息