論文の概要: AOHP: An Open-Source OS-Level Agent Harness for Personalized, Efficient and Secure Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.23449v1
• Date: Mon, 22 Jun 2026 15:02:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-24 18:57:57.491647
• Title: AOHP: An Open-Source OS-Level Agent Harness for Personalized, Efficient and Secure Interaction
• Title（参考訳）: AOHP: パーソナライズ、効率的、セキュアなインタラクションのためのオープンソースOS-Level Agent Harness
• Authors: Shanhui Zhao, Jiacheng Liu, Guohong Liu, Jichao Yan, Jialei Ye, Yuhao Yang, Hao Wen, Shizuo Tian, Yizhen Yuan, Yuxuan Chen, Yunxin Liu, Ju Ren, Ya-Qin Zhang, Chao Huang, Yao Guo, Yuanchun Li,
• Abstract要約: AOHP(Android Open Harness Project)は,Android Open Source Project(AOSP)上に構築されたOSレベルのエージェントハーネスである。 AOHPはエージェントを第1級OSアクターとして扱い、適応的なユーザインタフェースとエージェントフレンドリなランタイム環境を実現する。 OSエージェントの重要な機能をカバーする課題に関する予備的な実験に基づいて、AOHPはタスク完了率、実行コスト、セキュリティ・ポリシーコンプライアンスの明確な利点を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.460547579461235
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AI agents are driving a new software paradigm, with the ability to autonomously call tools, extract information, manage memory, and complete tasks that span applications and data sources. Most existing end-user operating systems, however, are designed for application-centric workflows and offer little native support for AI agents. This mismatch limits the wider adoption of agents and leads to execution overhead and safety risks when running agents on conventional systems. While the concept of agent-native operating systems is emerging, the research community lacks an open testbed to explore the architectural primitives desired for agent-mediated interaction. We present AOHP (Android Open Harness Project), an OS-level agent harness built on the Android Open Source Project (AOSP). The core design principle of AOHP is to treat agents as first-class OS actors, enabling adaptive user interfaces and agent-friendly runtime environments. AOHP preserves the mature Android software and hardware ecosystem while introducing three agent-oriented system mechanisms: personalized service composition, efficient agent interfaces, and secure information flow. Based on preliminary experiments on challenging tasks covering key capabilities of OS agents, AOHP shows clear advantages in task completion (+21.12% completion rate), execution cost (-51.55% token cost), and security-policy compliance.
• Abstract（参考訳）: AIエージェントは新しいソフトウェアパラダイムを推進しており、ツールを自律的に呼び出し、情報を抽出し、メモリを管理し、アプリケーションやデータソースにまたがるタスクを完了させることができる。 しかし、既存のエンドユーザオペレーティングシステムのほとんどは、アプリケーション中心のワークフロー用に設計されており、AIエージェントのネイティブサポートはほとんど提供されていない。 このミスマッチはエージェントの採用を制限し、従来のシステム上でエージェントを実行する際の実行オーバーヘッドと安全性のリスクをもたらす。 エージェントネイティブなオペレーティングシステムという概念が生まれつつある一方で、研究コミュニティはエージェントを介するインタラクションに必要なアーキテクチャ的プリミティブを探求するためのオープンなテストベッドを欠いている。 AOHP(Android Open Harness Project)は,Android Open Source Project(AOSP)上に構築されたOSレベルのエージェントハーネスである。 AOHPの中核となる設計原則は、エージェントを第一級OSアクターとして扱い、適応的なユーザインタフェースとエージェントフレンドリーなランタイム環境を実現することである。 AOHPは成熟したAndroidソフトウェアとハードウェアのエコシステムを維持しつつ、パーソナライズされたサービス構成、効率的なエージェントインターフェース、セキュアな情報フローという3つのエージェント指向システムメカニズムを導入している。 OSエージェントの重要な機能をカバーする課題に関する予備的な実験に基づいて、AOHPはタスク完了率(+21.12%)、実行コスト(51.55%トークンコスト)、セキュリティ・ポリシーコンプライアンスの利点を明らかに示している。

関連論文リスト

• AgenticOS: An Intent-Oriented Secure Operating System Architecture for Autonomous AI Agents [9.964434409587222]
  AgenticOSは意図指向のセキュアOSアーキテクチャである。 AgenticOSは、デリゲート可能な監査可能なソフトウェア機能をOSネイティブの機能に統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-19T06:14:37Z)
• DecodingTrust-Agent Platform (DTap): A Controllable and Interactive Red-Teaming Platform for AI Agents [121.77550256034]
  DecodingTrust-Agent Platform (DTap)は、AIエージェントのためのコントロール可能でインタラクティブなレッドチームプラットフォームである。 DTap-Redは、多様なインジェクションベクターを探索し、効果的な攻撃戦略を自律的に発見する、最初の自律的赤チームエージェントである。 DTapを通じて、さまざまなバックボーンモデル上に構築された一般的なAIエージェントの大規模評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-06T11:59:48Z)
• ColorAgent: Building A Robust, Personalized, and Interactive OS Agent [48.95201741635228]
  ユーザ指示を実行し,ユーザの要望を忠実に追従できるオペレーティングシステム(OS)エージェントの構築が現実化しつつある。 環境との長期的かつ堅牢なインタラクションを実現するために設計されたOSエージェントであるColorAgentを提示する。 我々は,OSエージェントを温かくて協調的なパートナーとして位置づけ,パーソナライズされたユーザ意図認識と積極的なエンゲージメントについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-22T09:02:48Z)
• VeriOS: Query-Driven Proactive Human-Agent-GUI Interaction for Trustworthy OS Agents [39.3943822850841]
  We introduced VeriOS-Agent, a trustworthy OS agent training with a two-stage learning paradigm。 VeriOS-Agentは、最先端技術に対する信頼できないシナリオにおいて、平均的なステップワイドの成功率を20.64%改善することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-09T09:46:01Z)
• OS Agents: A Survey on MLLM-based Agents for General Computing Devices Use [101.57043903478257]
  アイアンマンの架空のJ.A.R.V.I.Sほど有能で多用途なAIアシスタントを作る夢は、長い間想像力に恵まれてきた。 マルチモーダル(multi-modal)な大きな言語モデル((M)LLMs)の進化により、この夢は現実に近づいている。 本調査は,OSエージェント研究の現状を整理し,学術調査と産業開発の両方の指針を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-06T14:33:45Z)
• SWE-agent: Agent-Computer Interfaces Enable Automated Software Engineering [79.07755560048388]
  SWEエージェント(SWE-agent)は、LMエージェントが自律的にコンピュータを使用してソフトウェア工学のタスクを解決するシステムである。 SWEエージェントのカスタムエージェントコンピュータインタフェース(ACI)は、エージェントがコードファイルを作成し編集し、リポジトリ全体をナビゲートし、テストやその他のプログラムを実行する能力を著しく向上させる。 我々はSWE-benchとHumanEvalFixのSWE-agentを評価し、それぞれ12.5%と87.7%のパス@1レートで最先端の性能を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-06T17:41:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。