第一作者孙秋实是香港大学计算与数据科学学院博士生，硕士毕业于新加坡国立大学数据科学系。主要研究方向为 Computer-using agents 和 Code intelligence，在 NLP 和 ML 顶会 ACL，EMNLP，ICLR，COLM 等发表多篇论文。本文的 OS-Copilot 团队此前已发布了 OS-Atlas、OS-Genesis 和 SeeClick 等同系列电脑智能体研究成果，被广泛应用于学术界与产业实践中。

用于辅助科学研究的大模型智能体，正在悄然发生变化

1 背景与动机

过去几年，随着 LLMs 和 VLMs 的飞速进步，我们见证了 AI 在自然语言处理、编程、图像理解等领域的广泛应用。而在科学研究这一关乎人类知识积累的关键场域，基于这些强大模型的智能体正悄然成为科研工作流的 “新型合作者”。

在早期，AI 在科学中的角色往往是 “分析器”—— 帮助分析数据、撰写文献、生成图表。但随着电脑智能体（Computer-Using Agents，也称 CUA）的出现，这一角色正在发生根本性转变。相比于传统的语言模型助手，这类智能体能够像人类一样操作计算机，通过图形界面点击、拖拽、输入命令，或是编写程序完成计算任务，完成对真实科研软件的自动化控制。这意味着，它们不再只是回答问题，而是在主动与你一起完成科学任务，成为具备 “执行能力” 的 AI 合作者。

1-1 从语言理解走向科研执行：全新的挑战

在复杂的科研场景中，软件工具的多样性、任务流程的长周期、跨模态信息的交错，令 “用 AI 真正完成一项科研任务” 远比解答一个科学问题要困难得多。例如，模拟蛋白质结构需要调用生物建模软件，查看星体轨迹要熟练操作天文模拟器，甚至还需要自动将结果整理进 LaTeX 文档。实现这样的能力，需要智能体具备：

软件操作能力：能够使用图形界面（GUI）与命令行（CLI）控制复杂科学工具；

领域理解能力：理解任务背后的科学概念与背景知识；

跨模态感知与规划：在图形界面、终端指令、科学数据之间进行有效推理和行动。

然而，现有的多模态智能体系统大多在网页、电商、编程等通用任务上取得了一定进展，在科学领域却还在蹒跚学步。一个很重要的原因在于：缺乏一个真实、系统化的科研环境与评估基准，来推动 agent 从 “会说会写会敲代码” 走向 “会做”。

1-2 科研任务中的空白：环境与评测的双重缺失

尽管社区已提出多项 CUA 智能体评测（如 WebArena、OSWorld 等），但这些工作大多集中在日常场景和通用软件上，其复杂性远未触及真实科研工作。而以 ScienceQA 和 SciCode 为代表的科学评测人任务，其任务方式依然停留在 QA 和静态的代码编写上。在真实的科学探索过程中，软件工具往往具有非标准 I/O 流、复杂界面逻辑、需要先配置再执行、多步操作才能完成目标 —— 这对智能体提出了前所未有的挑战。因此，我们需要（1）一个可靠的环境让 Agent 可以进行自主探索以及（2）一个多模态多领域的评测基准，来了解科学任务的自动化可以被完成到何种程度

在这样的背景下，我们提出了 ScienceBoard：首个面向科学任务、真实交互、自动评估的多模态智能体评测环境，目标是从根本上推动 “会自动完成科学工作流的 AI” 的研究进展。

论文题目：

ScienceBoard: Evaluating Multimodal Autonomous Agents in Realistic Scientific Workflows

项目地址：

https://qiushisun.github.io/ScienceBoard-Home/

研究机构：香港大学，上海人工智能实验室，复旦大学，北京大学，耶鲁大学

2 ScienceBoard 基建：科研任务的可交互操作环境

2-1 多领域科研软件集成

ScienceBoard 基于 Ubuntu 虚拟机搭建，内置了多个开源科研软件，并对其进行了系统性的重构和改造，确保每个任务都能通过 CLI / GUI 双通道进行交互。整个系统具备以下特点：

多领域科研软件集成：作为一个可扩展的环境，ScienceBoard 默认集成了 6 个科学领域的软件，包括生物化学，天文模拟，地理信息系统等。

双模态操作接口：每个软件均支持 GUI 和 CLI 控制，支持屏幕截图（Screenshots）、可访问性树 （a11ytree）和 Set-of-Marks 等多模态输入，允许 agent 灵活选择交互方式。

自动初始化机制：每个工作场景都配备初始化脚本、配置文件、辅助数据，确保 agent 可以从相同起点开始实验，保证评测可复现性。

可靠的自动评估机制：作者们编写了一整套可扩展的任务评估函数，支持数值匹配、范围区间、状态对比等方式，对复杂科学操作实现执行级评估（execution-based evaluation）。

2-2 动作空间

为了让 agent 能在不同任务中使用统一接口与动作表示，ScienceBoard 在先前 CUA/Coding Agents 工作的基础上进行了扩展，为 Agents 定义了一个通用动作空间，涵盖以下几类操作：

GUI 操作动作：如 CLICK [x, y]、SCROLL [Δy]、TYPE [“text”] 等模拟人类操作

CLI 命令执行：在终端 / 软件内部输入代码指令并获取反馈

其它类型调用：

ocall_api：访问外部 API 拓展 agent 能力

oanswer [“...”]：用于任务型 QA 作答

流程控制动作：如 DONE, FAIL 等用于表明交互终止

这样的设计使得通过 LLM/VLM 构建的不同 agent 在 ScienceBoard 环境中都能通过结构化 API 实现通用交互能力，真正具备 “跨软件、跨模态” 的通用执行接口。

3 ScienceBoard 评测集：高质量科研任务数据集

基于上述的多模态科学探索环境基建，ScienceBoard 构建了一个系统化、具挑战性的科研任务集合，作为评估 AI 智能体科学能力的标准基准。该基准不仅覆盖多种科研软件，还充分考虑任务多样性、复杂度和可执行性，目标是推动智能体从 “看得懂” 走向 “做得对”。

3-1 科学探索问题的构建

要评估一个智能体是否真正具备完成科学任务的能力，关键不仅在于环境，更在于任务本身是否足够真实、足够复杂、足够可衡量。为此，ScienceBoard 采用了人工设计 + 程序验证的混合标注流程：由学习过相关领域知识的人员基于真实软件手册构思任务目标，通过多轮交叉验证确保指令清晰、操作合理，再配套自动初始化脚本与程序化评估函数，最终构成一个高度标准化、可复现、可自动评估的科研任务集合。

3-2 多维评测基准

ScienceBoard 的当前版本共收录 169 个真实科研任务，横跨 6 个领域（及其对应配套的软件），任务类型涵盖：基础软件与环境设置，科学模拟与计算，图形绘制与空间可视化，数据查询与结果解释，科研文档撰写与整合，跨软件复合工作流等等

为系统性考察智能体的不同层级能力，任务被划分为四类难度：

Easy（~54%）：执行单步配置、简单计算和编程、操作界面

Medium（~28%）：涉及多步指令、逻辑推理或跨模态状态跟踪与记忆

Hard（~17%）：需完成 Long-horizon 规划、精细的 GUI 定位、多程序协作等

Open Problems：当前 SOTA 模型仍不可能完成的开放探索挑战性任务

4 实验与评估

我们在 ScienceBoard 评测基准上评估了当前代表性的（1）商业模型（2）开源模型（3）GUI 基座模型所构建的智能体的表现，结果揭示：即便是当今最强的多模态大模型，在真实科研工作流中也远未成熟。

4-1 主要实验

在整体任务成功率上：

1.GPT-4o 和 Claude 3.5 等商业大模型虽领先于开源模型，但平均成功率也仅为 15% 左右；

2. 开源的 InternVL3 和 Qwen2.5-VL 在部分任务上有超越商业模型的表现，但跨领域表现仍不稳定；

专门设计的 GUI Action Models 如 OS-ATLAS、UGround 等，虽然对接系统更轻量，却在长任务、跨模态任务上明显受限。

可以从实验中看出：完成科学工作流的门槛远高于 Web browsing 任务或移动 / 桌面端应用的交互。模型需要在视觉、结构化数据、复杂指令之间基于领域知识多轮推理、长程规划。

更重要的是，我们在实验中发现：许多失败并非源于模型知识不足，而是执行策略不当。例如，模型可能正确理解了 “导出蛋白质结构图”，却因点击顺序错误而未能完成任务。

4-2 拆解规划与动作

进一步的分析实验还揭示了一个耐人寻味的趋势：许多失败的智能体其实 “知道要做什么”，却 “做不好”。以 GPT-4o 为代表的模型，在任务规划上展现了强大的理解能力，但在面对真实界面时，常因点击不准（e.g., 无法点中正确的星球）、路径偏差而执行失败。这表明：当前模型在 “想清楚” 与 “做准确” 之间仍存在断层。

为进一步验证这一现象，我们尝试将规划（Planning）与执行（Action）解耦，构建模块化智能体系统：由 GPT-4o 负责生成高阶计划，再由各类开源 VLM 或 GUI Action Model 执行具体操作。

实验结果显示：这种模块化设计显著提升了成功率，尤其在界面复杂、操作链条长的科研软件任务中，能够更稳健地完成目标。

5 展望

ScienceBoard 的实验表明，当前智能体的瓶颈不仅在操作层，更在于领域知识与通用 agent 能力的割裂。许多模型可以正确地执行点击或输入命令，但缺乏对科学任务背后知识的理解。因此，未来的关键方向在于：让智能体真正 “理解科学”。这或许包括利用 Manual 与 Tutorial 等资源进行 “任务相关学习”，或构建可根据上下文调用外部知识的系统，

另一个值得关注的方向是智能体系统。我们的实验显示，即使是简单的 “分工合作” 策略（如 GPT-4o 负责计划、其他模型负责执行）也能带来显著收益。这为未来的 “科研 AI 团队” 奠定了雏形：一个系统可能由具备强逻辑推理能力的 planner、擅长执行的 GUI 模型、掌握专业知识的领域专家模型组成。它们可按需组合，灵活适配科研生命周期中的不同阶段，从数据分析、图表生成到论文润色，真正成为 “可编排、可插拔” 的科研伙伴。

更长远地看，ScienceBoard 提出的框架也为实验室层面的智能化探索打下了基础。从虚拟科研助手，到物理实验机器人，从 Coding / QA 模型到实验助手，AI 科学家的未来，不再只是数字世界里的概念，而是正在缓慢走向现实。

6 结束语

作为首个聚焦科学探索任务的多模态智能体评测框架。ScienceBoard 提供了一个真实可交互的科研环境，精心设计了具有代表性的科研任务，并配套程序化评估机制，系统性评估现有模型在科学任务上的表现。实验发现，即便是当前最强的通用模型，在复杂科研工作流中的成功率仍显著低于人类，尽管智能体自动化科学探索仍是一个长期目标，但本工作提供了一个可复现、可衡量、可扩展的起点，也为通向全自动化 AI 科学家之路点亮了第一盏灯。

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