AgentVQA：面向智能体视觉理解的统一评测基准

论文提出 AgentVQA 离线基准，在 Web 智能体、机器人、第一人称视频、游戏和空间规划五类场景评测视觉语言模型。该基准从 23 个源数据集人工选取并改造 1000 个具有挑战性的真实世界智能体样本；在 22 个参评模型中，最佳准确率仅为 58.5%。跨域分析显示，主要失误来自 UI 元素定位、运动理解、状态变化跟踪和 3D 空间关系推断，而非任务误解或后续逻辑推理。