DocOps: A Verifiable Benchmark for Autonomous Agents in Complex Document Operations
作者: Jiazhen Jiang, Boxi Cao, Lingyong Yan, Yaojie Lu, Hongyu Lin, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin, Xianpei Han, Le Sun
分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2026-07-22
💡 一句话要点
提出DocOps框架以解决自主智能体在文档操作中的局限性
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 自主智能体 文档操作 评估框架 复杂工作流程 状态跟踪 语义验证 数字生态系统
📋 核心要点
- 现有自主智能体在处理复杂文档操作时存在显著局限，尤其是在长程任务中表现不佳。
- 本文提出DocOps框架，通过分层分类法对文档操作进行细致分解，以便进行可验证的评估。
- 实验结果表明，现有智能体在长期状态跟踪和语义验证方面存在关键失败，影响了其整体性能。
📝 摘要（中文）
随着自主智能体的快速发展，其可靠操作数字文档的能力对实现通用人工智能助手和自动化复杂工作流程变得至关重要。本文介绍了DocOps，一个基于分层分类法的可验证评估框架，该框架将文档操作分解为原子维度和逐步复杂的工作流程。基于DocOps，我们系统性地评估了多种代表性的闭源和开源模型，发现即使是最先进的配置在处理高度耦合的长程任务时仍存在显著局限。此外，对现有智能体操作行为的细致分析揭示了三种关键失败模式：长期状态跟踪崩溃、浅层语义验证和结构元数据的破坏性编辑。最终，我们的工作揭示了智能体在维护全球文档一致性方面的能力边界，为未来设计强大且非破坏性的智能体提供了启示。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决自主智能体在复杂文档操作中的局限性，尤其是在处理高度耦合的长程任务时的表现不足。现有方法在状态跟踪和语义验证方面存在显著缺陷，导致智能体无法有效维护文档的一致性。
核心思路：论文提出DocOps框架，通过将文档操作分解为原子维度和复杂工作流程，提供了一种可验证的评估方法。这种设计旨在系统性地分析智能体在文档操作中的表现，识别其失败模式。
技术框架：DocOps框架包含多个模块，包括文档操作的分类、智能体行为的评估和失败模式的分析。通过对不同智能体模型的评估，框架能够揭示其在复杂任务中的能力边界。
关键创新：DocOps的主要创新在于其分层分类法的应用，使得文档操作的评估变得更加系统和可验证。这与现有方法的主要区别在于其关注于文档操作的细粒度分析，而不仅仅是整体性能。
关键设计：在DocOps框架中，关键设计包括对文档操作的原子化分解、长期状态跟踪机制的优化以及对结构元数据编辑的保护策略。这些设计旨在提高智能体在复杂文档操作中的表现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，现有智能体在处理复杂文档操作时存在三种主要失败模式，尤其是在长期状态跟踪和语义验证方面表现不佳。通过DocOps框架的评估，揭示了这些智能体在维护文档一致性方面的能力边界，为未来的智能体设计提供了重要参考。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能文档处理、自动化办公助手和复杂工作流程的管理。通过提升自主智能体在文档操作中的能力，DocOps框架能够为企业和个人用户提供更高效的文档管理解决方案，推动数字生态系统的智能化发展。
📄 摘要（原文）
As autonomous agents rapidly evolve, their ability to reliably manipulate ubiquitous digital documents has become critical for enabling general-purpose AI assistants and automating complex workspace workflows. In this paper, we introduce DocOps, a deterministically verifiable evaluation framework underpinned by a hierarchical taxonomy that deconstructs document operations inspired by real-world practices into atomic dimensions and escalating workflow complexities. Based on DocOps, we systematically evaluate representative closed- and open-source models across various agentic harnesses, revealing that even the most advanced frontier configurations still exhibit profound limitations when handling highly coupled, long-range tasks. Furthermore, a fine-grained analysis of existing agents' manipulation behaviors uncovers 3 key failure modes: long-term state tracking collapse, shallow semantic verification, and destructive editing of structural metadata. Ultimately, our work exposes the capability boundaries of agents in maintaining global document consistency, shedding light on the future design of robust, non-destructive agents for complex digital ecosystems.