Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evolving Agent Interfaces

論文の概要: Evolving Agent Interfaces

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.28601v1
Date: Tue, 20 Oct 2026 17:47:37 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-10-21 21:58:47.957542
Title: Evolving Agent Interfaces
Title（参考訳）: エージェントインタフェースの進化
Abstract要約: 本稿では,タスク体験からエージェントインタフェースを進化させる自律型コンピュータ利用科学者であるAgens S4を紹介する。メタエージェントは、成功ラベルなしで、合成トレーニングタスクにおけるタスクエージェントの軌跡を調べ、リポジトリ内のインターフェースと使用知識を構築し、修正する。人口ベースの進化は、メタエージェントが見ないバリデーションタスクのパフォーマンスによって、どのリポジトリをさらに発展させるかを選択する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 40.53898431802659
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Computer-use agents are limited by the interfaces humans give them. An agent may type a spreadsheet cell by cell when a single line of code would do, or print all two thousand lines of a file through a shell to find one function. Both the interfaces and the knowledge of when to use each are built by hand, which cannot keep pace with new applications, workflows, and models. We argue that interface design should itself be an agent capability. We introduce Agent S4, an autonomous computer-use scientist that builds Evolving Agent Interfaces from task experience. A meta-agent examines task agents' trajectories on synthetic training tasks, without success labels, and constructs and revises interfaces and usage knowledge in a repository. Population-based evolution then selects which repositories to develop further by their performance on validation tasks the meta-agent never sees, favoring changes that generalize beyond the seen tasks. On OSWorld V2, Agent S4, with Qwen3.8-27B and the evolved repository of interfaces, sets a new state of the art in open-source computer-use agents, reaching 21.3% binary score, 3.8 times the same model with fixed interfaces. This is above both GPT-5.5 (13.0%) and Claude Opus 4.8 (20.6%), at about 4.3% and 1.5% of their respective costs. On ScienceBoard, the evolved interfaces improve the success rate from 41.4% to 58.6% with the same model. These results suggest that useful interfaces can be evolved from experience, making autonomous interface design a source of improvement complementary to advances in models and harnesses. We open-source our code at https://github.com/simular-ai/agent-s.
Abstract（参考訳）: コンピュータ利用エージェントは、人間が与えるインターフェースによって制限される。エージェントは、1行のコードが実行されたときにセルでスプレッドシートセルをタイプしたり、シェルを通してファイルの2千行全てをプリントして1つの関数を見つけることができる。インターフェースと使用するタイミングの知識はいずれも手作業で構築されているため、新しいアプリケーションやワークフロー、モデルに追随することはできない。インターフェース設計自体がエージェント機能であるべきだ、と私たちは主張する。本稿では,タスク体験からエージェントインタフェースを進化させる自律型コンピュータ利用科学者であるAgens S4を紹介する。メタエージェントは、成功ラベルなしで、合成トレーニングタスクにおけるタスクエージェントの軌跡を調べ、リポジトリ内のインターフェースと使用知識を構築し、修正する。人口ベースの進化は、メタエージェントが見ることのないバリデーションタスクのパフォーマンスによって、どのリポジトリをさらに発展させるかを選択する。 OSWorld V2, Agent S4, with Qwen3.8-27B and the evolution repository of interface, set a new-of-the-art in open-source computer-use agent, reached 21.3% binary score, 3.8 times the same model with fixed interface。これは GPT-5.5 (13.0%) と Claude Opus 4.8 (20.6%) をそれぞれ4.3%と1.5% で上回る。 ScienceBoardでは、進化したインターフェースは同じモデルで41.4%から58.6%に改善された。これらの結果から,ユーザエクスペリエンスから有用なインターフェースを進化させ,自律的なインターフェース設計をモデルやハーネスの進歩に補完する改良の源とすることができることが示唆された。コードをhttps://github.com/simular-ai/agent-sでオープンソースにしています。

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