03第一作者 · ICLR 2027 在投

STEER

STEER: Scaling Long-Term Memory for Self-Evolving GUI Agents

保持执行模型冻结,把持续交互变成有适用条件、经过试验验证、能够按任务选择复用的操作知识。

77.8%MobileWorld 累计 Pass@5 · 主实验 R1无记忆 67.5% → STEER 77.8%
−70.5%检索经验上下文 token · 三次重复均值相对 AppendAll + Similarity
16.35%OSWorld V2 · 累计 partial reward13.69% → 16.35% · 独立初始化

Research overview

这项工作解决什么问题?

保存历史轨迹或召回相似经验,并不能保证经验经过验证,也不能保证它适用于当前操作。STEER 研究如何连接经验生成、受控准入与任务条件化复用,使长期记忆在持续交互中改善任务表现。

论文贡献
  • 结果条件化的操作知识:统一表示行为类型、适用与完成条件、迁移范围和来源证据。
  • 受控经验演化:局部编辑与合并后,通过候选试验、匹配对照和准入门控决定是否进入正式记忆库。
  • TaskContract 检索与组合:排除动作方向、对象与完成条件等冲突,组合主要流程与补充警示,无兼容经验时不注入。
我的工作
  • 第一作者,主导方法设计、系统实现和实验评测全流程。
  • 设计结果条件化表示、候选试验与准入机制,以及基于任务契约的检索和组合。
  • 完成 MobileWorld 主实验、重复实验、机制对照与独立初始化的 OSWorld V2 桌面实验。
01Long-term memory

从保存轨迹,到管理可复用的操作知识

MemGUI-Agent 关注任务内的上下文管理;STEER 关注跨任务、跨轮次的经验演化。执行模型保持冻结,改进来自外部知识的生成、验证与选择。

相似度召回

找到与任务语义相关的经验,但同一应用中的操作方向、对象角色和完成条件可能不同。

STEER 的研究问题

经验何时具备常规复用的证据?进入正式库后,又何时适用于当前任务?

02STEER lifecycle

经验表示、受控准入与任务条件化复用

STEER 执行与经验演化闭环
论文图 2:轨迹生成候选知识,试验决定准入,TaskContract 决定任务中的激活与组合。查看高清原图 ↗
A

经验表示

成功轨迹提出流程等正向经验;失败轨迹默认提出风险与反例。两者都需要明确适用条件和来源。

B

候选试验

候选与匹配对照进入实际任务执行,积累任务得分、行为有效性与潜在负作用的证据。

C

受控准入

达到试验、对照和有效使用要求,且观察到正收益、无已观测伤害,才进入正式库。

D

任务条件化复用

按当前任务的操作目标过滤冲突,最多组合一个主要流程与一个补充警示。

03Representation & admission

把经验写成有边界、可检验的行为假设

知识包含功能类型、适用条件、完成条件、迁移范围和来源证据。成功或失败决定可提出的经验角色,经验是否能被常规复用则由试验证据决定。

同一条知识从候选到正式复用的生命周期
论文图 3:日期窗口文件选择经验从 Pass 1 候选,经修改与试验在 Pass 7 准入,最终用于 Pass 9 的 CVEmailTask。查看高清原图 ↗
候选经验试验与匹配对照
原论文附录:候选先经过匹配试验与对照,再决定准入、继续等待或拒绝。查看高清原图 ↗
默认准入条件

至少 2 次试验和 2 次对照;任务得分差为正;至少 2 次成功使用目标行为;未观察到有害案例。证据不足时保持待定。

经验更新的边界

新增、替换与删除以知识条目为单位;同一轮任务读取共同记忆快照,合并与准入决策在下一轮边界生效。

04TaskContract

先判断操作是否适用,再组合互补经验

将任务解析为应用、源与目标角色、动作、对象、约束和完成条件。召回后过滤关键冲突,最多组合一个主要流程与一个补充警示;没有兼容经验时不注入。

TaskContract 操作兼容性筛选与经验组合
原论文附录:CVEmailTask 需要日期窗口文件选择流程;任务已给出收件人,因此无需再注入收件人提取警示。查看高清原图 ↗
05MobileWorld results

提高五轮任务覆盖,同时减少注入的经验上下文

117 个 GUI-only 任务,Seed-2.0-Pro 执行,Gemini 2.5 Pro 提取知识。各记忆条件从空库开始,在相同任务顺序与评分协议下执行五轮;候选试验计入这些执行及结果。

STEER 三次独立重复的任务覆盖与上下文成本
论文图 4:三次重复中,STEER 分别完成 91 / 89 / 88 个任务,相似度记忆分别完成 82 / 82 / 83 个任务。查看高清原图 ↗
论文表 2 · 主实验 R1(117 任务,累计成功率)
方法Pass@1Pass@3Pass@5经验上下文 token
No Memory55.6%65.8%67.5%0
AppendAll + Similarity55.6%66.7%70.1%298.1k
AppendAll + Operational56.4%68.4%74.4%178.0k
STEER52.1%69.2%77.8%83.4k
论文表 2 · 三次独立重复(均值 ± 样本标准差)
方法Pass@1Pass@3Pass@5平均经验上下文
AppendAll + Similarity54.1 ± 2.5%66.1 ± 0.5%70.4 ± 0.5%297.5k
STEER54.4 ± 2.6%68.9 ± 1.3%76.4 ± 1.3%87.8k

Pass@k 表示 k 轮内至少成功一次的任务比例。70.5% 的节省仅指检索后注入的经验上下文,不代表总推理、生成或验证成本降低 70.5%。

06Mechanism & transfer

控制经验暴露量,验证选择内容的作用

固定任务身份和候选池的知识选择对照实验
原论文附录:固定 141 个任务—轮次身份、候选池与条目数,每个身份重复两次,共 282 次执行 / 条件。查看高清原图 ↗
论文表 3 · 相同候选池与条目数下的执行成功率
条件执行成功率经验上下文 token
无记忆53.55%0
同池相似度选择59.93%131,896
STEER 选择69.86%131,290

相对同池相似度选择提升 9.93 个百分点,任务聚类 bootstrap 95% CI 为 [4.61, 15.60];上下文成本相差不足 0.5%。此处是固定身份的执行成功率,非全基准累计 Pass@5。

跨任务经验复用

禁止经验影响其来源任务后,STEER 五轮完成 90/117 个任务(76.92%),相似度基线完成 88/117(75.21%);经验上下文为 40.1k 对 294.1k token。

独立桌面演化

OSWorld V2 使用 108 个任务,从空记忆库重新学习。五轮累计 partial reward 从 13.69% 提升到 16.35%;严格完成任务数从 0 个提升到 2 个。此实验迁移的是方法,而非移动端知识库。

论文表 4 · OSWorld V2 五轮独立演化
轮次Base partial rewardSTEER partial rewardBase 完成 / 108STEER 完成 / 108
17.90%6.46%00
29.53%9.07%00
311.35%12.01%00
412.88%15.47%01
513.69%16.35%02
07GUI evidence

一条警示,改变实际的信息获取路径

发送面试邀请时,Agent 曾在找到简历后转而搜索联系人。经验提示它先打开源简历、提取手机号,再直接输入号码发送短信。

STEER 原始 GUI 案例:先读取简历,再发送短信
论文图 6:Pass 8 / 9 的原始执行截图。另行进行的 B-09 匹配干预中,复用经验为 3/3 成功,无记忆为 0/3;这些重复试验并非图中的两次轨迹。查看高清原图 ↗
候选试验和正式复用的定向记忆干预
论文图 7:候选供给 5/27 → 14/27;正式复用 21/30 → 27/30。两组使用不同的选定任务集,不代表全基准成功率。查看高清原图 ↗
STEER 九轮任务覆盖及正式库和候选池变化
论文图 5:R1 描述性延伸至九轮,覆盖 95/117 任务、正式知识 12 条,待定候选决策 635 个。查看高清原图 ↗
候选学习与正式复用共同贡献

主实验前五轮,候选经验参与 141/585 次任务执行。77.8% 衡量完整生命周期,不能只归因于正式库的复用。

结论边界

九轮记录支持选择性部署与较少上下文消耗,但候选池仍增长;桌面 partial reward 衡量任务进度,完整任务完成能力仍有提升空间。