AI Agent

GTA: Generating Long-Horizon Tasks for Web Agents at Scale

GTA：大规模生成面向Web智能体的长程任务

Tenghao Huang, Kung-Hsiang Huang, Prafulla Kumar Choubey, Yilun Zhou, Muhao Chen, Jonathan May, Chien-Sheng Wu

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Salesforce AI Research（Salesforce人工智能研究） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

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

AI总结 提出GTA框架，通过集成爬取、检索式种子生成、上下文内生成和自动质量控制，为Web智能体生成带可执行轨迹的真实长程任务，解决现有基准缺乏过程监督和可扩展性问题。

Comments Published at Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics

UI-KOBE: Knowledge-Oriented Behavior Exploration for Lightweight Graph-Guided GUI Agents

UI-KOBE：面向轻量级图引导GUI代理的知识导向行为探索

Yuxiang Chai, Han Xiao, Xinyu Fu, Jinpeng Chen, Rui Liu, Hongsheng Li

机构 * CUHK MMLab（香港大学多模态实验室） ； Huawei Research（华为研究） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； CPII under InnoHK（创新香港下的CPII） 纠错

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

AI总结 提出UI-KOBE框架，通过自动构建应用知识图谱并引导轻量级GUI代理进行运行时决策，以提升其移动端GUI任务执行效果。

GUITestScape: Towards Open-set Evaluation on Exploratory GUI Testing

GUITestScape：面向探索性GUI测试的开放集评估

Xiaoyi Chen, Yifei Gao, Yang Xu, Xingxing Song, Yi Zhang, Jitao Sang

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出GUITestScape基准和GUIJudge评估器，通过覆盖交互与显示缺陷的508个预设缺陷及过程感知评估方法，解决现有GUI测试评估局限于预定义标注和交互缺陷的问题。

Human-Guided Harm Recovery for Computer Use Agents

面向计算机使用代理的人类引导式危害恢复

Christy Li, Sky CH-Wang, Andi Peng, Andreea Bobu

机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 针对LM代理在计算机系统中执行操作后的危害恢复问题，通过用户研究定义偏好对齐的恢复维度，提出基于奖励模型对候选恢复计划重排序的方法，并构建BackBench基准测试，实验表明该方法优于基线代理。

STAMP: Training Explicit Memory for Mobile GUI Agents in Controllable and Scalable Virtual Environments

STAMP：在可控且可扩展的虚拟环境中训练移动GUI代理的显式记忆

Junyang Wang, Haiyang Xu, Xi Zhang, Zhaoqing Zhu, Ming Yan, Jieping Ye, Jitao Sang

机构 * Tongyi AI Lab, Alibaba Group（通义实验室，阿里巴巴集团） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

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

AI总结 提出STAMP框架，通过可控虚拟环境注入确定性记忆变量，生成可验证监督数据并支持在线强化学习，解决移动GUI代理在长时任务中因上下文窗口限制和缺乏显式记忆导致的失败问题。

Comments 24 pages, 4figures, 21 tables

PRO-CUA: Process-Reward Optimization for Computer Use Agents

PRO-CUA: 面向计算机使用代理的过程奖励优化

Yifei He, Rui Yang, Hao Bai, Tong Zhang, Han Zhao

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 提出PRO-CUA框架，通过过程奖励模型和逐步骤强化学习，解决计算机使用代理训练中的模仿瓶颈和稀疏奖励问题。

PrecisionCUA: Iterative Visual Refinement for Pixel-Precise Cursor Grounding in Code Editors

PrecisionCUA：代码编辑器中像素级光标定位的迭代视觉细化

Himangi Mittal, Gaurav Mittal, Nelson Daniel Troncoso, Yu Hu

机构 * Microsoft（微软公司） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 提出PrecisionCUA方法，通过迭代视觉反馈细化机制实现代码编辑器中像素级光标定位，显著提升点击精度和任务成功率。