論文の概要: The Unreasonable Effectiveness of Scaling Agents for Computer Use

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.02250v1
• Date: Thu, 02 Oct 2025 17:37:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:21.257604
• Title: The Unreasonable Effectiveness of Scaling Agents for Computer Use
• Title（参考訳）: コンピュータ利用におけるスケーリングエージェントの適当性
• Authors: Gonzalo Gonzalez-Pumariega, Vincent Tu, Chih-Lun Lee, Jiachen Yang, Ang Li, Xin Eric Wang,
• Abstract要約: 本稿では,複数のロールアウトを生成し,その中の1つを選択することでエージェントをスケールする行動ベスト・オブ・N(bBoN)を紹介する。 OSWorldでは,我々のbBoNスケーリング手法が69.9%の新たな最先端技術(SoTA)を確立し,先行手法を著しく上回り,人間レベルのパフォーマンスに72%近づいた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.360659391336974
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computer-use agents (CUAs) hold promise for automating everyday digital tasks, but their unreliability and high variance hinder their application to long-horizon, complex tasks. We introduce Behavior Best-of-N (bBoN), a method that scales over agents by generating multiple rollouts and selecting among them using behavior narratives that describe the agents' rollouts. It enables both wide exploration and principled trajectory selection, substantially improving robustness and success rates. On OSWorld, our bBoN scaling method establishes a new state of the art (SoTA) at 69.9%, significantly outperforming prior methods and approaching human-level performance at 72%, with comprehensive ablations validating key design choices. We further demonstrate strong generalization results to different operating systems on WindowsAgentArena and AndroidWorld. Crucially, our results highlight the unreasonable effectiveness of scaling CUAs, when you do it right: effective scaling requires structured trajectory understanding and selection, and bBoN provides a practical framework to achieve this.
• Abstract（参考訳）: コンピュータ利用エージェント(CUA)は日常的なデジタルタスクの自動化を約束するが、その信頼性と高い分散は、長期にわたる複雑なタスクへの応用を妨げる。 本稿では,複数のロールアウトを生成し,エージェントのロールアウトを記述した行動物語を用いて,複数のロールアウトを生成してエージェントをスケールする動作ベスト・オブ・N(bBoN)を紹介する。 広い探索と軌道選択の両立を可能にし、ロバスト性や成功率を大幅に向上させる。 OSWorldでは、我々のbBoNスケーリング手法が69.9%で新しい最先端(SoTA)を確立し、先行手法を著しく上回り、72%で人間レベルのパフォーマンスに近づいている。 さらに,WindowsAgentArenaとAndroidWorldの異なるオペレーティングシステムに対して,強力な一般化結果を示す。 実効的なスケーリングには構造化された軌跡の理解と選択が必要であり、bBoNはそれを実現するための実践的なフレームワークを提供する。

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