Proactive Agent Research Environment：模拟主动用户以评估主动式助手

摘要

能够预判用户需求并自主执行任务的主动式（proactive）智能体作为数字助手前景广阔，但缺乏逼真的用户模拟框架阻碍了其发展。现有方法将应用建模为扁平的工具调用API，无法捕捉数字环境中用户交互的有状态与顺序性本质，使逼真的用户模拟无从实现。我们提出主动式智能体研究环境（Pare），一个用于在数字环境中构建与评估主动式智能体的框架。Pare将应用建模为有限状态机，为用户模拟器提供有状态导航与依赖状态的动作空间，从而实现主动的用户模拟。在此基础上，我们提出Pare-Bench，一个包含143个多样任务的基准，覆盖通信、效率、日程与生活方式类应用，旨在测试情境观察、目标推断、干预时机与多应用编排。

Proactive Agent Research Environment：模拟主动用户以评估主动式助手：论文配图 — 图 1：Pare 框架架构概述。 Pare 框架由一个基于事件的环境组成，该环境对有状态应用程序转换进行建模。用户环境界面根据当前活动应用程序的当前状态 StS_{t} 公开选择性工具，并且用户操作会导致应用程序状态转换。而代理环境接口将所有工具公开为平面 API 结构，以便主动助理能够高效地收集信息和执行任务。