論文の概要: AmbiBench: Benchmarking Mobile GUI Agents Beyond One-Shot Instructions in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11750v1
• Date: Thu, 12 Feb 2026 09:25:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-13 21:07:25.746205
• Title: AmbiBench: Benchmarking Mobile GUI Agents Beyond One-Shot Instructions in the Wild
• Title（参考訳）: AmbiBench: ワンショット命令以外のモバイルGUIエージェントのベンチマーク
• Authors: Jiazheng Sun, Mingxuan Li, Yingying Zhang, Jiayang Niu, Yachen Wu, Ruihan Jin, Shuyu Lei, Pengrongrui Tan, Zongyu Zhang, Ruoyi Wang, Jiachen Yang, Boyu Yang, Jiacheng Liu, Xin Peng,
• Abstract要約: 本稿では,一方向の指示から双方向の意図のアライメントへ評価をシフトするために,指示明細の分類を取り入れた最初のベンチマークであるAmbiBenchを紹介する。 厳密なレビュープロトコルの下で,25のアプリケーションにまたがる240の生態学的に有効なタスクの厳密なデータセットを構築した。 また,MLLM-as-a-judgeマルチエージェントアーキテクチャを利用した自動フレームワークであるMUSEを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.138230316314534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Benchmarks are paramount for gauging progress in the domain of Mobile GUI Agents. In practical scenarios, users frequently fail to articulate precise directives containing full task details at the onset, and their expressions are typically ambiguous. Consequently, agents are required to converge on the user's true intent via active clarification and interaction during execution. However, existing benchmarks predominantly operate under the idealized assumption that user-issued instructions are complete and unequivocal. This paradigm focuses exclusively on assessing single-turn execution while overlooking the alignment capability of the agent. To address this limitation, we introduce AmbiBench, the first benchmark incorporating a taxonomy of instruction clarity to shift evaluation from unidirectional instruction following to bidirectional intent alignment. Grounded in Cognitive Gap theory, we propose a taxonomy of four clarity levels: Detailed, Standard, Incomplete, and Ambiguous. We construct a rigorous dataset of 240 ecologically valid tasks across 25 applications, subject to strict review protocols. Furthermore, targeting evaluation in dynamic environments, we develop MUSE (Mobile User Satisfaction Evaluator), an automated framework utilizing an MLLM-as-a-judge multi-agent architecture. MUSE performs fine-grained auditing across three dimensions: Outcome Effectiveness, Execution Quality, and Interaction Quality. Empirical results on AmbiBench reveal the performance boundaries of SoTA agents across different clarity levels, quantify the gains derived from active interaction, and validate the strong correlation between MUSE and human judgment. This work redefines evaluation standards, laying the foundation for next-generation agents capable of truly understanding user intent.
• Abstract（参考訳）: ベンチマークは、Mobile GUI Agentsのドメインの進捗を計測する上で最重要である。 実際のシナリオでは、ユーザは、開始時にタスクの詳細を含む正確なディレクティブを明確化することができず、その表現は通常曖昧である。 その結果、エージェントは実行中にアクティブな明確化とインタラクションを通じて、ユーザの真の意図に収束することが要求される。 しかし、既存のベンチマークは主に、ユーザ発行命令が完全で不公平であるという理想的な仮定の下で運用されている。 このパラダイムは、エージェントのアライメント能力を見越しながら、単一ターンの実行を評価することのみに焦点を当てている。 この制限に対処するため、AmbiBenchは、指示明細の分類を取り入れた最初のベンチマークである。 認知ギャップ理論に基づいて, 詳細, 標準, 不完全, 曖昧の4段階の分類法を提案する。 厳密なレビュープロトコルの下で,25のアプリケーションにまたがる240の生態学的に有効なタスクの厳密なデータセットを構築した。 さらに、動的環境における評価をターゲットとして、MLLM-as-a-judgeマルチエージェントアーキテクチャを利用した自動フレームワークであるMUSE(Mobile User Satisfaction Evaluator)を開発する。 MUSEは、アウトカム効果、実行品質、相互作用品質の3つの側面にわたるきめ細かい監査を行います。 AmbiBench の実証実験の結果,異なる明瞭度レベルにわたる SoTA エージェントの性能境界を明らかにし,アクティブな相互作用から得られる利得を定量化し,MUSE と人的判断の強い相関を検証した。 この研究は評価基準を再定義し、ユーザー意図を真に理解できる次世代エージェントの基礎を築いた。

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