Agent S

Agent informatique leader du secteur et open source. Agent S est la seule solution open source parmi les agents les plus performants. Renforcez vos systèmes grâce à cet outil unique, puissant et hautement fiable.

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Agent S Cloud

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Blogue

2 octobre 2025

Dernière version

Agent S3 : aborder l'utilisation des ordinateurs à l'échelle humaine à grande échelle

Depuis le lancement de notre premier framework, Agent S, à 20,6 % sur OSWorld il y a tout juste un an, nous n'avons cessé de repousser les limites des agents informatiques. Aujourd'hui, l'Agent S3 pousse les performances à 69,9 %, se rapprochant des performances humaines à 72 %.

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12 mars 2025

Deuxième génération

Agent S2 : un framework ouvert, modulaire et évolutif pour les agents informatiques

Nos dernières recherches repoussent les limites de la science en redéfinissant les possibilités offertes par les agents informatiques.

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9 octobre 2024

Première génération

Agent S : un framework agentique ouvert qui utilise les ordinateurs comme un humain

Ce qui est nécessaire en plus des LLM pour créer de meilleurs agents généraux sur les principaux systèmes d'exploitation.

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Publication de recherche

Consultez nos publications ci-dessous.
The Unreasonable Effectiveness of Scaling Agents for Computer Use

Gonzalo Gonzalez-Pumariega∗, Vincent Tu∗, Chih-Lun Lee, Jiachen Yang, Ang Li, Xin Eric Wang

Agent S2: A Compositional Generalist-Specialist Framework for Computer Use Agents

Saaket Agashe∗, Kyle Wong∗, Vincent Tu∗, Jiachen Yang, Ang Li, Xin Eric Wang

Agent S: An Open Agentic Framework that Uses Computers Like a Human

Saaket Agashe*, Jiuzhou Han*, Shuyu Gan, Jiachen Yang, Ang Li, Xin Eric Wang. 2024

PolicyCleanse: Backdoor Detection and Mitigation for Reinforcement Learning

Junfeng Guo, Ang Li, Lixu Wang, Cong Liu. CVPR 2023

Building an open-vocabulary video CLIP model with better architectures, optimization and data

Zuxuan Wu, Zejia Weng, Wujian Peng, Xitong Yang, Ang Li, Larry S. Davis, Yu-Gang Jiang. PAMI 2024

Forget but Recall: Incremental Latent Rectification in Continual Learning

Nghia D. Nguyen, Hieu Trung Nguyen, Ang Li, Hoang Pham, Viet Anh Nguyen, Khoa D. Doan. 2024