创意任务解决率95%！让视觉AI自己练习，还能把经验带到视频

AI完成任务之后，还能留下什么？

北京航空航天大学、香港中文大学和新加坡国立大学的研究团队最近发布了OmniHarness，给出的路径是：让视觉智能体主动练习、检查结果，再将有效流程留下。

面对下一个需求，AI手里能多一份经过验证的方法。

论文全文：https://arxiv.org/abs/2609.16057

项目主页：https://omniharness.github.io/

代码与运行说明：https://github.com/OmniHarness/OmniHarness

创意任务解决率95%

ComfyBench创意任务中，OmniHarness达到95%，超过表中最佳对照SymbOmni 27.5个百分点。采用Codex GPT-4o配置时，总体解决率为92.5%。

表中的Pass看流程能否执行，Resolve看输出能否满足任务要求。

OmniHarness两种配置的Pass均为100%，ComfyMind和SymbOmni也已做到。区分它们的重点，是可运行的流程交出了多少合格结果。

将推理骨干同样设为GPT-4o，OmniHarness总体为89.5%，ComfyMind为83%；创意任务上，两者分别为95%与57.5%。

这让经验如何被调用、工具如何被组织，成为模型能力之外值得观察的因素。

采用Codex规划后，总体由89.5%升至92.5%，复杂任务由76.7%升至83.3%。不同规划配置，对应着不同的多步任务表现。

优势也有范围：复杂任务的83.3%仍未超过ComfyMind的85%，并非所有子集都领先。

这些成绩，落在怎样的画面里？

输入可以简单到一张花朵涂鸦。

涂鸦被重绘为写实红花，其风格又被用于生成一片花田。

两次生成通过中间图像连了起来。

换成四格漫画，任务变成讲完整个周日早晨：醒来、看手机、发现是周日，继续躺平。动作与文字都要服务剧情。

换成海报和书封，主题、标题、版式又构成一组需要同时满足的要求。

餐桌编辑则更细：叉子要移除，或替换成勺子，旁边的食物、杯子与桌面布局还得尽量保留。

改好目标，也要顾及周围。

做成一次之后，怎样留住经验？

创作需求总在变。红花可能换成其他主体，重绘之后可能还要调整布局。一次成功怎样帮助下一次？

OmniHarness采用符号策略学习，将验证成功的流程整理成可用于一类任务的策略。

借花田任务理解：花朵与颜色可以替换，而先重绘草图、再借参考生成新画面的连接方式，可以成为可调整的方法。

保存的策略包含工作流模板、适用条件和资源依赖，当前图片、具体描述等实例输入则被抽离。

后续调用先检查是否适用，再绑定新输入，按要求调整步骤或组合多条策略。

出题、检查、积累

经验怎样转起来？

第一步，把练习选在值得探索的地方。

自主练习发生在下游任务明确之前。

只做熟悉的题，难以补齐空缺；挑战太远，又缺少方法支撑。系统结合练习记录与现有能力，让探索有迹可循。

每轮默认生成10道候选题，以新颖性和能力边界评分的乘积决定练哪一道：

本轮候选任务组成集合。

衡量是否少有练习，反映当前能力是否为探索提供适度支撑。

同类情境练得越多，新颖性得分越低：

包含任务需要的能力，记录相应“情境—能力”的练习次数。图生图以源图区分情境，文生图共享一个标记。

得分按所需能力取平均，避免能力项列得多就自然占优。

每项能力由适用、未停用流程中的最高可靠性提供支持；可靠性用95% Wilson置信区间下界估计。

整道题的能力估计取其中最低值：

这相当于先看短板：大部分步骤熟练，一处缺少可靠方法，仍会拖累整体完成。

随后把能力估计转成选题分数：

时得分达到最高；估计值趋近0或1，得分都会下降，练习因而偏向有基础但仍有挑战的任务。

表达能力支持程度，这套评分是选题启发式。

第二步，让检查跟上每次执行。

系统安排步骤和依赖，将代码编译成ComfyUI工作流，再检查流程能否运行、各步效果及最终目标是否达成。

以花田任务说明：假如红花已偏离要求，下一步继续沿用，偏差也可能进入新画面。

失败后，系统定位问题并局部修复，尽量保留已验证部分；需要时请子智能体协助，在重试预算内再次检查。

第三步，让成败都成为下一次的依据。

验证成功的流程被抽象入库，失败则记录证据、原因与修正方法。等价流程会合并，可靠性随调用更新，经验继续影响选题和执行。

策略还要接受后续检验。新的成败记录，继续影响它的可靠性与调用优先级。

经验换个使用者

还管用吗？

团队把自主练习后的策略库冻结，再适配到其他智能体的知识接口。宿主保留原有控制流程，模型也不微调。

交付的内容既有成功流程模板，也有失败证据与修正办法。其他智能体通过自身的检索、规划和执行机制使用它们。

同一份经验，让三个系统的总体解决率都提高了：

• ComfyAgent由32.5%升至57.0%。
• ComfyMind从83.0%提高到88.0%。
• SymbOmni则由86.0%达到89.0%。

对应的创意任务增幅依次为27.5、17.5和10个百分点。

创意任务的提升均超过各自总体增幅。面对新要求，已有流程和纠错经验仍能为不同系统提供帮助。

还有一层迁移：只练过图像任务的冻结策略库，被用于视频工作流。

视频总体解决率为85.9%，高于表中最佳对照5.1个百分点；视频到视频达到80.0%，高出13.3个百分点。

其中，图像策略负责内容构建、参考保持等操作，时序处理仍交给视频专用组件，二者需经适配与组合。

一次任务结束

经验的使用才开始

这条路径同样需要付出计算成本：自主练习、多轮验证和修复都会增加开销，检索效率与推理预算仍有优化空间。

OmniHarness展示了一种积累方式：模型参数不变，可调用的方法随实践更新。

今天留下的经验，有机会成为明天处理新需求的起点。

参考资料：

https://arxiv.org/abs/2609.16057

文章来自于"新智元"，作者 "LRST"。