AOHP : Un harnais d'agent open source au niveau du système d'exploitation pour une interaction personnalisée, efficace et sécurisée

Résumé

Les agents d'IA conduisent un nouveau paradigme logiciel, avec la capacité d'appeler des outils de manière autonome, d'extraire des informations, de gérer la mémoire et de réaliser des tâches qui couvrent des applications et des sources de données. La plupart des systèmes d'exploitation existants pour utilisateurs finaux, cependant, sont conçus pour des workflows centrés sur les applications et offrent peu de support natif pour les agents d'IA. Ce décalage limite l'adoption plus large des agents et entraîne des surcoûts d'exécution et des risques de sécurité lors de l'exécution d'agents sur des systèmes conventionnels. Alors que le concept de systèmes d'exploitation natifs pour agents émerge, la communauté de recherche manque d'un banc d'essai ouvert pour explorer les primitives architecturales souhaitées pour l'interaction médiée par les agents. Nous présentons AOHP (Android Open Harness Project), un harnais d'agent au niveau du système d'exploitation construit sur le projet Android Open Source (AOSP). Le principe de conception central d'AOHP est de traiter les agents comme des acteurs de première classe du système d'exploitation, permettant des interfaces utilisateur adaptatives et des environnements d'exécution favorables aux agents. AOHP préserve l'écosystème logiciel et matériel mature d'Android tout en introduisant trois mécanismes système orientés agents : la composition personnalisée de services, les interfaces d'agent efficaces et le flux d'informations sécurisé. Sur la base d'expériences préliminaires sur des tâches exigeantes couvrant les capacités clés des agents du système d'exploitation, AOHP montre des avantages clairs en termes d'achèvement des tâches (+21,12 % de taux d'achèvement), de coût d'exécution (-51,55 % de coût en jetons) et de conformité aux politiques de sécurité.

English

AI agents are driving a new software paradigm, with the ability to autonomously call tools, extract information, manage memory, and complete tasks that span applications and data sources. Most existing end-user operating systems, however, are designed for application-centric workflows and offer little native support for AI agents. This mismatch limits the wider adoption of agents and leads to execution overhead and safety risks when running agents on conventional systems. While the concept of agent-native operating systems is emerging, the research community lacks an open testbed to explore the architectural primitives desired for agent-mediated interaction. We present AOHP (Android Open Harness Project), an OS-level agent harness built on the Android Open Source Project (AOSP). The core design principle of AOHP is to treat agents as first-class OS actors, enabling adaptive user interfaces and agent-friendly runtime environments. AOHP preserves the mature Android software and hardware ecosystem while introducing three agent-oriented system mechanisms: personalized service composition, efficient agent interfaces, and secure information flow. Based on preliminary experiments on challenging tasks covering key capabilities of OS agents, AOHP shows clear advantages in task completion (+21.12% completion rate), execution cost (-51.55% token cost), and security-policy compliance.