AI Agent

Why Does Agentic Safety Fail to Generalize Across Tasks?

为何代理安全无法跨任务泛化？

Yonatan Slutzky, Yotam Alexander, Tomer Slor, Yoav Nagel, Nadav Cohen

机构 * Some Institute（某些研究所） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文探讨了代理安全在多任务场景中泛化失败的原因，指出安全要求使任务与安全执行的关系更为复杂，通过理论和实验表明需新的方法提升安全性能。

The Endogeneity of Miscalibration: Impossibility and Escape in Scored Reporting

误校准的内生性：在评分报告中的不可能性与逃避

Lauri Lovén, Sasu Tarkoma

机构 * Future Computing Group, University of Oulu（未来计算组，奥卢大学） ； University of Oulu（奥卢大学） ； University of Helsinki（赫尔辛基大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨了在评分报告中如何避免误校准的内生性问题，发现使用非线性批准函数可实现最优监督，但会导致诚实报告次优。提出通过阶梯状批准阈值可实现最优筛选，尤其在布里尔评分下，二阶效用等价性独特。

Comments 38 pages, no figures. Targeting ACM Transactions on Economics and Computation (TEAC); preprint

LiteGUI: Distilling Compact GUI Agents with Reinforcement Learning

LiteGUI: 通过强化学习蒸馏紧凑的GUI代理

Yubin Wu, Zicheng Cai, Liping Ning, Hua Wang, Zhi Chen, Yaohua Tang, Hao Chen

机构 * Moore Threads AI 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一种无需监督微调的训练方法，通过引导在线蒸馏和多解决方案双层GRPO框架，提升小规模模型在GUI任务中的性能和探索能力。

Region4Web: Rethinking Observation Space Granularity for Web Agents

Region4Web: 重新思考网页代理的观察空间粒度

Donguk Kwon, Dongha Lee

机构 * Yonsei University（延世大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 Region4Web提出通过功能区域划分重构AXTree，以更紧凑的信息基础提升网页代理任务成功率。

AgentProg: Empowering Long-Horizon GUI Agents with Program-Guided Context Management

AgentProg: 通过程序引导的上下文管理赋能长周期GUI代理

Shizuo Tian, Hao Wen, Yuxuan Chen, Jiacheng Liu, Shanhui Zhao, Guohong Liu, Ju Ren, Yunxin Liu, Yuanchun Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出AgentProg，通过将交互历史重构为程序结构，实现长周期GUI任务的高效上下文管理，实验表明其在AndroidWorld和扩展任务集上达到最优性能，并在长周期任务中保持稳健表现。

Comments 16 pages, 8 figures

Benchmarking and Improving GUI Agents in High-Dynamic Environments

在高动态环境中评估和改进GUI代理

Enqi Liu, Liyuan Pan, Zhi Gao, Yan Yang, Chenrui Shi, Yang Liu, Jingrong Wu, Qing Li

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Beijing Institute for General Artificial Intelligence（北京通用人工智能研究院） ； Yangtze Delta Region Academy of Beijing Institute of Technology（北京理工大学长江三角洲地区研究院） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出DynamicGUIBench和DynamicUI，通过动态界面处理方法提升高动态GUI环境下的代理性能，同时保持其他基准测试的竞争力。