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今天的主题是：

The Unreasonable Effectiveness of Scaling Agents for Computer Use

Summary

计算机使用代理（CUAs）在自动化日常数字任务方面具有潜力，但其不稳定性和高方差阻碍了其在长时程、复杂任务中的应用。我们提出 Behavior Best-of-N（bBoN），一种通过生成多条 rollout 并使用描述代理行为的行为叙事对其进行选择，从而实现对代理进行可扩展性的方式。该方法同时支持广泛探索与基于原理的轨迹选择，显著提升了鲁棒性和成功率。

在 OSWorld 上，我们的 bBoN 扩展方法达成了新的 SOTA（State of the Art）：69.9%，显著优于先前方法，并接近 72% 的人类水平表现。全面的消融实验验证了关键设计选择的有效性。我们进一步在 WindowsAgentArena和 AndroidWorld 上展示了对不同操作系统的强泛化性能。

关键在于，我们的结果强调：当方法得当时，对 CUAs 的扩展具有“非合理的有效性”。有效的扩展需要对轨迹进行结构化理解与选择，而 bBoN 提供了一个实现这一点的实用框架。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2510.02250