OneDayAgent：面向长周期复杂任务的自主智能体编排框架

zjunlp · hf · 2026-08-06

针对 LLM agent 在处理跨环境、多模态的长周期日常任务时容易出现目标漂移、状态丢失和上下文溢出等问题，研究团队提出了 OneDayAgent 框架。

该框架能够将开放式请求转化为受管理的执行过程：把任务分解为有边界的子任务，在上下文压力下维护执行记忆，并对最终交付物进行验证和修复。在包含 104 个任务的 AgentIF-OneDay 测试集中，搭配 GLM-5.2 后端，OneDayAgent 取得了 0.821 的 SOTA 分数。此外，该框架无需调优即可在来自三个不同家族的五个后端模型上通用运行。