cotomi Act는 사용자의 작업 행동을 관찰하며 조직 지식을 점진적으로 학습하는 브라우저 기반 컴퓨터 사용 에이전트다. 적응형 지연 관찰, 구두 차이 기반 히스토리 압축, 최선 선택 액션 등을 통해 WebArena 인간 평가 서브셋에서 80.4%를 달성해 인간 기준선(78.2%)을 초과했다. 행동-지식 파이프라인이 사용자 브라우징을 수동 관찰하고 작업 보드·위키 등 아티팩트로 점진적으로 추상화하며, 에이전트와 사용자가 함께 편집하는 공유 작업공간을 통해 과제 성공률을 향상시킨다.
- •cotomi Act는 사용자 행동 관찰을 통해 조직 지식을 점진적으로 학습하는 브라우저 기반 에이전트다.
- •WebArena 인간 평가에서 80.4%를 달성해 인간 기준선(78.2%)을 초과했다.
- •행동-지식 파이프라인이 사용자 브라우징을 수동 관찰하고 작업 보드·위키 등 아티팩트로 추상화한다.
- •에이전트와 사용자가 함께 편집하는 공유 작업공간을 통해 축적된 지식이 과제 성공률을 향상시킨다.
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cotomi Act: Learning to Automate Work by Watching You
- 1.cotomi Act는 사용자 브라우징을 관찰해 조직 지식을 자동으로 학습하는 브라우저 에이전트
- 2.WebArena 179개 태스크 에서 80.4% 달성, 인간 기준선 78.2% 초과
- 3.사용자·에이전트 함꺽 콜래버레이티브 워크스페이스로 쾨은 지식가 다을수록 태스크 성공률 향상
왜 중요한가?
사용자 행동을 수동적으로 관찰해 업무 지식을 축적하는 방식은 별도 설정 없이도 에이전트 성능을 지속적으로 개선할 수 있어, 개인화된 업무 자동화의 새로운 패러다임을 제시한다.
언급 프로젝트
본문 미리보기
arXiv:2605.03231v1 Announce Type: new Abstract: What if a browser agent could learn your work simply by watching you do it? We present cotomi Act, a browser-based computer-using agent that combines reliable multi-step task execution with persistent organizational knowledge learned from user behavior. For execution, an agent scaffold with adaptive lazy observation, verbal-diff-based history compression, coarse-grained actions, and test-time scaling via best-of-N action selection achieves 80.4% o
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