Work2Skill论文提出从人类屏幕操作归纳GUI智能体技能

Yuqi Huang 等在 arXiv cs.AI 提交 Work2Skill 论文，提出从人类 GUI 使用经验中归纳可复用智能体技能的框架：通过采集屏幕录制、鼠标键盘事件和无障碍树信息，生成包含工作流规则、步骤依赖和完成检查的技能，并开源了代码与数据。 论文配套发布 WorkRecorder 采集基础设施和 WorkDemo-350 数据集，其中 350 条演示经过完整性和任务成功筛选。作者称在相同执行设置下，为同一批四个执行模型分别配备各方法归纳的技能时，Work2Skill 取得最高分数和成功率：相对 No Skill 基线，在 MyPCBench Bounded Action 上平均提分 4.67–10.54，在 OSWorld-Verified 的 286 任务子集上平均提分 3.11–7.50。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。