ComAct – 面向专业软件操作的全新AI智能体交互范式

ComAct是面向专业软件操作的全新AI智能体交互范式,核心提出「COM-as-Action」理念,将组件对象模型(COM)作为统一可执行抽象,把专业软件交互从传统的顺序视觉控制重构为确定性程序合成任务。该方案针对性解决了GUI类智能体视觉定位脆弱、长时序误差累积,以及API类方案协议异构、商业接口不可获取的行业痛点,可稳定实现工业CAD、设计软件、办公软件等各类专业桌面软件的自动化操作,同时配套了专业评测基准、规模化训练平台与自研智能体,形成完整的技术闭环。

ComAct - 面向专业软件操作的全新AI智能体交互范式

ComAct核心特点

统一跨软件交互范式

以 COM 作为通用语义编程接口,打通 SolidWorks、AutoCAD、Inventor 等工业软件,以及 Photoshop、Office 系列等设计办公软件,一套脚本即可完成跨应用的专业工作流编排,无需针对不同软件适配异构协议。

长时序任务高稳定性

区别于 GUI 视觉操作随步骤增加持续累积误差的缺陷,程序合成式的操作具备确定性,在多步骤、长周期的复杂流水线任务中性能衰减极低,可稳定完成跨环节的连续工作流。

全量软件功能访问

直接对接软件原生 COM 接口,可调用软件全部原生功能,不受开放 API 的功能范围限制,完整覆盖从 2D 草图绘制、3D 建模、部件装配到工程图导出、质量属性计算的全流程操作。

渐进式能力成长体系

采用三阶段渐进训练框架,从基础代码生成到错误自校正,再到强化学习优化,逐层提升智能体的操作精度与复杂任务处理能力,适配不同难度的专业场景。

高可扩展训练底座

配套的 ComForge 训练平台基于 Windows 容器构建,支持上千个真实软件环境并行运行,且可扩展适配任意桌面端专业软件,具备极强的场景延伸能力。

ComAct技术原理

COM-as-Action 核心交互范式

组件对象模型(COM)是 Windows 平台软件通用的二进制交互标准,ComAct 将智能体的动作空间从视觉点击、界面识别,转换为 COM 接口的程序代码生成。智能体通过生成调用 win32com 的 Python 脚本,直接操控软件内核执行操作,将软件交互问题转化为确定性的程序合成问题,从根源规避视觉定位偏差与步骤误差累积。

三阶段渐进训练机制

  • 第一阶段:文本转代码监督微调。基于公开 CAD 数据集构建经过验证的指令 – 代码配对数据,让模型掌握基础的 COM 调用语法与软件操作逻辑。
  • 第二阶段:智能体式监督微调。引入「思考 – 决策 – 执行」的自校正流程,模型根据终端返回的执行报错与结果反馈,自主诊断问题并修正代码,培养错误排查与修复能力。
  • 第三阶段:基于连续几何奖励的 GRPO 强化学习。以几何参数匹配度、任务完成度作为连续奖励信号,通过多候选采样迭代优化,进一步提升长时序复杂任务的执行效果。

ComForge 并行环境架构

基于 Windows 11 虚拟机与 Docker 容器构建可扩展的基础设施,每个容器内置完整的专业软件与服务守护进程,提供终端交互、截图、代码执行等统一接口。通过异步调度器实现上千个环境并行运行,支撑大规模模型训练与评测,且可快速适配新的桌面软件。

自校正闭环执行机制

智能体采用「思考 – 决策 – 执行 – 反馈」的循环执行逻辑,生成并执行 COM 代码后,读取终端返回的运行结果与报错信息,自主诊断问题、调整代码,直至完整达成任务目标后标记完成,实现长流程任务的自主闭环处理。

ComAct核心功能

专业软件全流程自动化操作

支持 SolidWorks、AutoCAD、Inventor 等主流工业 CAD 软件,以及 Photoshop、Office 系列等设计办公软件的自动化操作,覆盖草图绘制、三维建模、部件装配、工程图导出、属性计算等全品类任务。

ComCADBench 专业评测基准

业内首个面向真实工业 CAD 软件操作的智能体评测基准,包含单任务、多任务两大类共千余条评测用例,覆盖多个细分操作维度,可标准化、量化评估不同智能体的专业软件操作能力。

ComActor 自研智能体

配套的自校正智能体,在 ComCADBench 基准上达到业界最优性能,尤其在长时序多任务流水线场景中优势显著,具备自主排错、代码自修正能力,可独立完成复杂跨环节工作流。

跨软件工作流编排

支持跨多款专业软件的联合工作流编排,通过统一的 COM 脚本串联不同软件的操作,实现单脚本完成多软件协同的专业工作流程。

规模化训练与评测支撑

ComForge 平台提供千级并行的真实软件运行环境,支撑模型大规模训练、效果评测与版本迭代,同时支持快速接入新的桌面软件,拓展应用场景。

ComAct官网地址

  • 项目官网:https://knowledgexlab.github.io/ComAct/
  • GitHub仓库:https://github.com/KnowledgeXLab/ComAct
  • arViv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2606.13239
© 版权声明
为这篇文章评分
10.0/ 10
2 人评价
点击⭐️进行评分

相关文章

暂无评论

none
暂无评论...