三校团队发布视觉智能体框架OmniHarness，创意任务解决率达95%
北京航空航天大学、香港中文大学和新加坡国立大学研究团队近日发布视觉智能体框架OmniHarness，其核心机制是让智能体通过自主练习、结果检查与符号策略学习，将验证成功的流程抽象为可复用的策略，使后续任务能够调用经过验证的方法。
在ComfyBench创意任务中，OmniHarness达到95%的解决率，超过最佳对照SymbOmni 27.5个百分点；采用Codex GPT-4o配置时，总体解决率为92.5%。当推理骨干同为GPT-4o时，OmniHarness总体解决率为89.5%，创意任务则为95%。
OmniHarness采用符号策略学习，将验证成功的流程整理为可用于一类任务的策略，保存的内容包含工作流模板、适用条件和资源依赖，并抽离当前图片、具体描述等实例输入。策略库还可适配到其他智能体，宿主保留原有控制流程，模型无需微调。实验显示，ComfyAgent总体解决率由32.5%升至57.0%，ComfyMind从83.0%提高到88.0%，SymbOmni由86.0%达到89.0%。
该框架还将只练过图像任务的冻结策略库迁移到视频工作流，视频总体解决率为85.9%，高出最佳对照5.1个百分点；其中视频到视频任务达到80.0%，高出13.3个百分点。团队表示，自主练习、多轮验证和修复会增加计算开销，检索效率与推理预算仍有优化空间。
- 2026-09-17 19:30 | 36氪：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阅读原文
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...