AgentIF-OneDay发布：AI智能体全场景长时任务评测深度解读

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从分钟级到天级：跨越“能力鸿沟”

在过去，无论是ScienceQA还是DeepSearch，评测主要集中在分钟级的推理任务上。然而，现实世界的工作往往需要数小时甚至数天的持续投入。AgentIF-OneDay的推出，正是为了揭示Agent在短时任务与长时任务之间存在的巨大“能力鸿沟”。

我们发现，一旦任务复杂度突破了人类一小时的处理范畴，Agent的完成度就会显著下降。为了定义这种复杂度，xbench提出了两个核心演进维度：

Scaling Context（上下文扩展）：这是时间维度的延展。随着任务周期的拉长，Agent需要在长达一天甚至更久的时间里，维护上下文状态，跟踪中间目标，并在多步骤、多工具交互中保持逻辑一致性。

Scaling Domain（领域扩展）：这是任务类型的广度扩展。现实工作不是单一的编程或数学题，而是横跨多个领域、语境和工具的混合体。Agent必须适应非结构化的、跨领域的真实任务分布。

这两条轴线共同决定了Agent能否从单纯的“提问助手”进化为真正创造经济价值的“数字员工”。

构造“数字员工”的一天：三大核心任务类型

为了科学地评估Agent是否具备替代人类一天工作的潜力，AgentIF-OneDay通过分析大量真实工作日志，将日常工作抽象为三种高度稳定的模式。这些模式涵盖了从明确指令到模糊探索的全过程：

1. 工作流执行（Workflow Execution）：这是最基础的能力。用户已知完整流程，Agent只需像执行脚本一样精确完成。例如，规划一次去NeurIPS会议的行程，Agent需要交叉验证会场位置、收集截稿日期、确认日程发布情况，并最终提供“最便宜”和“最快”两套方案。这要求Agent在长上下文中保持极高的执行一致性，是替代重复性劳动的基础。

2. 范例参考（Latent Instruction Inference）：这是人类工作的自然常态。用户往往不清楚具体规则，只提供几个参考案例（如历史报告、购机方案附件）。Agent必须具备“举一反三”的能力，从示例中挖掘隐式意图，并应用到新任务中。例如，根据旧的手机套餐账单和新的优惠政策，计算出换新机的最低成本方案。

3. 迭代式编辑（Iterative Refinement）：这是最高阶的动态需求。任务开始时没有完整解法，需求在交互中不断变化。例如，根据平面图和Excel约束表调整会场布局。Agent必须在不断变化的约束条件下，维持上下文一致性并稳定推进任务，这模拟了真实工作中“边做边看”的复杂场景。

主流Agent的实战表现与启示

在AgentIF-OneDay的严苛测试下，当前主流的Agent系统（如Manus, Genspark, ChatGPT-Agent等）展现出了令人深思的结果。

首先，第一梯队的能力趋同。无论是原生模型、RL训练的模型，还是基于API的工具链集成，头部Agent在完整任务成功率上都集中在0.62–0.65区间。这印证了“模型即Agent”的判断——在底层大模型能力未发生质变前，框架层面的优化难以拉开数量级的差距。

其次，产品定位决定能力侧重。 * ChatGPT在专业工作场景（GDPval）中表现最佳，是高效的生产力工具。 * Manus在开放工作流执行上表现优异，更适合作为生活助手。 * Genspark在隐式指令推断上拔得头筹，是优秀的学习伙伴。

值得注意的是，隐式条件推断依然是所有Agent的软肋。例如从PPT模板中提取结构规则并迁移到新内容中，即便是最强的系统也难以做到完全正确。这表明，跨格式的文件理解与隐式结构复现，是未来技术攻关的重点。

展望：迈向OneWeek与持续学习的未来

AgentIF-OneDay只是一个开始。随着人工智能技术的迭代，预计到2026年，Agent将开始挑战人类“一周（OneWeek）”的工作量。届时，任务将不仅是时间的延长，更会深入金融、医疗、法律等高价值的行业语境。

面对如此高的复杂度，依赖静态数据集的离线训练将不再适用。未来的Agent必须具备在线学习（Online Learning）的能力——在真实环境中自主收集经验，像自动驾驶（FSD）一样，通过海量用户数据的“飞轮效应”，从有限场景走向通用场景，最终实现长时无干预的自主工作。

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