論文の概要: Magentic-UI: Towards Human-in-the-loop Agentic Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22358v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 03:49:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.973178
• Title: Magentic-UI: Towards Human-in-the-loop Agentic Systems
• Title（参考訳）: Magentic-UI: Human-in-the-loop Agentic Systems
• Authors: Hussein Mozannar, Gagan Bansal, Cheng Tan, Adam Fourney, Victor Dibia, Jingya Chen, Jack Gerrits, Tyler Payne, Matheus Kunzler Maldaner, Madeleine Grunde-McLaughlin, Eric Zhu, Griffin Bassman, Jacob Alber, Peter Chang, Ricky Loynd, Friederike Niedtner, Ece Kamar, Maya Murad, Rafah Hosn, Saleema Amershi,
• Abstract要約: 本稿では,ヒューマンエージェントインタラクションの開発と研究のためのオープンソースのWebインターフェースであるMagentic-UIを紹介する。 柔軟なマルチエージェントアーキテクチャに基づいて構築されたMagentic-UIは、Webブラウジング、コード実行、ファイル操作をサポートする。 エージェントベンチマークによる自律的なタスク補完、インタラクション機能のユーザテストのシミュレーション、実際のユーザとの質的研究、ターゲットとする安全性評価の4つの側面でMagentic-UIを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.50407835250159
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI agents powered by large language models are increasingly capable of autonomously completing complex, multi-step tasks using external tools. Yet, they still fall short of human-level performance in most domains including computer use, software development, and research. Their growing autonomy and ability to interact with the outside world, also introduces safety and security risks including potentially misaligned actions and adversarial manipulation. We argue that human-in-the-loop agentic systems offer a promising path forward, combining human oversight and control with AI efficiency to unlock productivity from imperfect systems. We introduce Magentic-UI, an open-source web interface for developing and studying human-agent interaction. Built on a flexible multi-agent architecture, Magentic-UI supports web browsing, code execution, and file manipulation, and can be extended with diverse tools via Model Context Protocol (MCP). Moreover, Magentic-UI presents six interaction mechanisms for enabling effective, low-cost human involvement: co-planning, co-tasking, multi-tasking, action guards, and long-term memory. We evaluate Magentic-UI across four dimensions: autonomous task completion on agentic benchmarks, simulated user testing of its interaction capabilities, qualitative studies with real users, and targeted safety assessments. Our findings highlight Magentic-UI's potential to advance safe and efficient human-agent collaboration.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルを利用したAIエージェントは、外部ツールを使用して複雑なマルチステップタスクを自律的に完了する能力がますます高まっている。 しかし、コンピュータの使用、ソフトウェア開発、研究など、ほとんどの領域における人間レベルのパフォーマンスには相変わらず欠けています。 彼らの自律性と外部と対話する能力の増大は、潜在的に不整合な行動や敵の操作を含む安全性とセキュリティのリスクももたらします。 我々は、人間の監視と制御をAI効率と組み合わせ、不完全なシステムから生産性を解放する、有望な進路を提供する、と論じている。 本稿では,ヒューマンエージェントインタラクションの開発と研究のためのオープンソースのWebインターフェースであるMagentic-UIを紹介する。 柔軟なマルチエージェントアーキテクチャ上に構築されたMagentic-UIは、Webブラウジング、コード実行、ファイル操作をサポートし、モデルコンテキストプロトコル(MCP)を介してさまざまなツールで拡張することができる。 さらに、Magentic-UIは、コプランニング、コタスキング、マルチタスキング、アクションガード、長期記憶という、効果的で低コストな人間の関与を可能にする6つのインタラクションメカニズムを提供する。 エージェントベンチマークによる自律的なタスク補完、インタラクション機能のユーザテストのシミュレーション、実際のユーザとの質的研究、ターゲットとする安全性評価の4つの側面でMagentic-UIを評価した。 以上の結果から,Magentic-UIが安全かつ効率的な人間とエージェントのコラボレーションを促進する可能性が示唆された。

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