任务模型诱导从计算机轨迹中恢复交错工作流
为什么值得读 构建桌面智能体的人工智能工程师可以使用TMI从原始交互数据中学习真实世界的工作流，从而实现更稳健且可审计的任务执行。
新的TMI方法从被动计算机使用轨迹中提取结构化任务模型，显著提高了智能体相对于现有基线的准确性。该方法通过递归目标分解和控制流模型，从原始交互数据中恢复交错任务，在受控轨迹上实现0.974的一致性，并重建74.9%的执行步骤，使保留任务的准确性提高30.0%。
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