10:05官方账号arXiv cs.AI@Madhumitha Venkatesan, Shicheng Wen, Jiajing Guo, Jorge Piazentin Ono, Liu Ren, Dongyu LiuPlover是一种以计划为中心的视觉GUI自动化系统。它通过规划-执行架构将任务计划外化为可检查、可修改的工件。在六名参与者的形成性研究基础上,Plover支持自然语言指导和截图干预。实验表明,许多自主GUI智能体的失败可通过可见计划和局部干预进行结构性修复。论文PloverGUI自动化智能体推荐理由:想了解怎么让GUI智能体更可控?这篇论文讲了Plover系统,能把内部计划展示出来让你改,实验证明能修好很多翻车案例,比黑箱靠谱多了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Plover
10:21官方账号arXiv cs.AI@Yuexing Hao, Xiaomin Li研究提出三阶段流程:分割GUI轨迹、聚类为候选技能、训练技能感知策略。在InteraSkill Workflows基准上,8个聚类中有5个纯度≥0.95。然而,GRPO仅将技能步准确率从18.5%提升到20.5%,BrowseComp+几乎不变,且频率先验在源域指标上更优。表明轨迹挖掘可暴露可检查的技能结构,但当前边界检测器、无序段表示和离线奖励模型不足以可靠跨域策略改进。论文SKILL.md计算机使用代理轨迹挖掘推荐理由:这篇论文揭示了自动从交互数据中挖掘技能库的现状:能高精度聚类,但跨域提升有限。看了能知道方法还能改进哪里。原文稍后读已读值得跟进有用关注 SKILL.md
11:12官方账号arXiv cs.AI@Jaewoo Lee, Zaid Khan, Archiki Prasad, Justin Chih-Yao Chen, Supriyo Chakraborty, Kartik Balasubramaniam, Sambit Sahu, Elias Stengel-Eskin, Hyunji Lee, Mohit Bansal精选计算机使用智能体(CUA)在执行GUI任务时,现有批评模型存在短视和缺乏视觉基础两大局限。研究者提出HiViG框架,通过多模态批评器记录历史动作并基于截图验证执行坐标,在预执行阶段拦截错误。在网页、移动和桌面基准测试中,HiViG使Qwen3-VL-32B和Gemini-3-Flash的成功率分别提升5.8%和9.0%,并展现出强跨平台泛化能力。消融实验表明,宏观动作历史和视觉基础批评对长程GUI任务至关重要。论文计算机使用智能体批评模型视觉基础推荐理由:做GUI自动化智能体的团队终于有了能记住历史并看清屏幕的批评器——HiViG在长任务中显著提升成功率,建议做CUA开发的直接看论文。原文稍后读已读值得跟进有用关注 计算机使用智能体
09:46官方账号arXiv cs.AI@Minghao Chen, Xinyi Hu, Zhou Yu, Yufei Yin精选AutoRPA是一个新框架,能将ReAct风格的LLM智能体决策逻辑自动转化为高效的RPA函数。它通过翻译-构建流水线,把硬编码的ReAct动作转为软编码过程,并利用多轨迹检索增强生成合成鲁棒的RPA函数。在代码验证阶段,采用混合修复策略,结合RPA执行和ReAct回退进行迭代优化。实验表明,AutoRPA生成的RPA函数在解决相似任务时,token使用量减少82%到96%,显著提升了运行时效率和可复用性。论文RPALLM智能体GUI自动化推荐理由:做GUI自动化的团队终于有了兼顾效率和智能的方案——AutoRPA把LLM的推理能力压缩成轻量RPA函数,省掉重复调用LLM的高昂成本,做流程自动化的开发者可以直接用起来。原文稍后读已读值得跟进有用关注 RPA
19:12官方账号arXiv cs.AI@Xuhao Hu, Xi Zhang, Haiyang Xu, Kyle Qiao, Jingyi Yang, Xuanjing Huang, Jing Shao, Ming Yan, Jieping Ye精选75°计算机使用智能体(CUA)在同时使用原子GUI操作(如点击、输入)和高级工具调用(如API文件操作)时,常因无法判断何时切换而导致执行路径次优。为解决这一问题,研究者提出ToolCUA,一种端到端智能体,通过分阶段训练范式学习最优GUI-工具路径选择。其核心包括:利用静态GUI轨迹合成工具库的轨迹缩放流水线、结合单步强化学习的工具引导GUI RFT,以及在线智能体强化学习优化。在OSWorld-MCP基准上,ToolCUA达到46.85%准确率,相比基线提升约66%,并比纯GUI设置提升3.9%,证明了混合动作空间训练的有效性。项目已开源。论文计算机使用智能体GUI自动化工具调用推荐理由:做GUI自动化或智能体开发的团队,这个工作解决了混合动作空间路径选择的痛点——不用手动收集真实工具轨迹也能训练出高效智能体,建议点开看看方法细节。原文稍后读已读值得跟进有用关注 计算机使用智能体