horizon-tasks

Hugging Face2026-03-04 更新2026-03-05 收录

下载链接：

https://huggingface.co/datasets/xwang2775/horizon-tasks

下载链接

链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

该数据集名为 'horizon-tasks'，主要包含两个领域的数据：'web' 和 'os'。'web' 领域包含 145 条记录，覆盖 29 个任务，每个任务有 5 个难度级别（s=0–4）。'os' 领域包含 506 条记录，覆盖 0 到 10 的难度级别（s=0–10）。数据集还提供了 'train' 划分，包含 651 个样本。该数据集适用于研究和开发 Web 和操作系统代理任务轨迹的相关应用。

创建时间：

2026-03-02

原始信息汇总

数据集概述

基本描述

数据集名称: horizon-tasks
数据集简介: 包含网络和操作系统智能体任务轨迹的数据集。

数据集详情

数据构成

数据域:
- web: 网络域任务轨迹。
- os: 操作系统域任务轨迹。
数据规模:
- 总记录数: 651 条。
- web域记录数: 145 条。
- os域记录数: 506 条。

数据划分

训练集 (train):
- 样本数量: 651 条。

数据细分说明

web域:
- 包含 29 个任务，每个任务有 5 个难度等级（s=0–4）。
os域:
- 包含多个难度等级（s=0–10）。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在智能体任务执行轨迹研究领域，horizon-tasks数据集通过系统化采集与结构化整理构建而成。该数据集聚焦于网页与操作系统两大交互环境，分别收录了145条网页任务轨迹与506条操作系统任务轨迹。网页任务部分依据任务复杂度划分为五个层级，每个层级涵盖29项具体任务，而操作系统任务则按难度设置了从0到10的连续标度，确保了任务轨迹在难度与多样性上的均衡覆盖。

使用方法

研究人员可利用该数据集进行智能体行为分析、任务规划算法验证或交互模型训练。具体使用时，可根据`domain`字段区分网页或操作系统任务轨迹，并参考`s`字段对应的难度级别进行分层抽样或对比实验。数据集中的每条轨迹记录了智能体在特定任务中的完整操作序列，适合用于端到端的行为克隆、逆强化学习或作为评估基准，以衡量智能体在真实数字环境中的泛化与适应能力。

背景与挑战

背景概述

在人工智能与自动化代理研究领域，构建能够执行复杂网页与操作系统任务的智能体已成为前沿方向。Horizon-tasks数据集应运而生，其由相关研究团队精心创建，旨在提供结构化轨迹数据以支持智能体在真实环境中的学习与评估。该数据集聚焦于两大核心领域：网页交互与操作系统操作，通过记录任务执行轨迹，为研究智能体的规划、决策与泛化能力提供了关键资源。它的出现推动了具身智能与任务导向型代理的发展，为模拟人类在数字环境中的行为模式奠定了数据基础。

当前挑战

Horizon-tasks数据集致力于解决智能体在开放域环境中执行多样化任务的挑战，其核心问题在于如何让代理在动态且结构化的网页或操作系统界面中实现精准的序列决策与动作执行。构建过程中，研究人员面临多重困难：一是任务轨迹的采集需在真实或模拟环境中进行，确保轨迹的完整性与可靠性；二是数据标注需涵盖多级难度与多样化场景，以平衡任务的复杂性与泛化需求；三是如何有效组织轨迹数据，使其既能反映任务逻辑，又能支持不同学习范式的训练与评估。

常用场景

经典使用场景

在智能代理与自动化系统领域，horizon-tasks数据集以其精心构建的网页和操作系统任务轨迹，为研究者提供了评估代理在复杂环境中执行能力的基准。该数据集通过记录代理在网页浏览和操作系统操作中的多级任务序列，典型应用于训练和测试强化学习或序列决策模型，以模拟人类在数字界面中的交互行为，从而推动自主代理在动态环境中的适应性研究。

解决学术问题

该数据集有效解决了智能代理研究中任务泛化与层级决策的学术难题。通过提供结构化、多难度的任务轨迹，它支持对代理在跨领域、多步骤操作中的性能进行量化分析，有助于探索模型在未知环境中的迁移学习能力。其意义在于为代理的鲁棒性和可扩展性评估建立了标准化框架，对推进人机交互与自动化系统的理论发展具有重要影响。

实际应用

在实际应用中，horizon-tasks数据集被广泛用于开发智能助手和自动化工具，例如网页自动化脚本、操作系统任务管理代理以及客户支持机器人。这些应用通过模拟真实用户操作轨迹，提升了代理在办公自动化、IT运维和教育培训等场景中的效率与准确性，为降低人工成本、优化数字工作流程提供了可靠的数据支撑。

数据集最近研究