AOHP: Um Harness de Agente em Nível de SO de Código Aberto para Interação Personalizada, Eficiente e Segura

Resumo

Os agentes de IA estão impulsionando um novo paradigma de software, com a capacidade de chamar ferramentas de forma autônoma, extrair informações, gerenciar memória e concluir tarefas que abrangem aplicativos e fontes de dados. No entanto, a maioria dos sistemas operacionais para usuário final existentes é projetada para fluxos de trabalho centrados em aplicativos e oferece pouco suporte nativo a agentes de IA. Essa incompatibilidade limita a adoção mais ampla de agentes e gera sobrecarga de execução e riscos de segurança quando estes são executados em sistemas convencionais. Embora o conceito de sistemas operacionais nativos para agentes esteja emergindo, a comunidade de pesquisa carece de uma bancada de testes aberta para explorar os primitivos arquiteturais desejados para a interação mediada por agentes. Apresentamos o AOHP (Android Open Harness Project), um arnês de agente em nível de SO construído sobre o Android Open Source Project (AOSP). O princípio central de design do AOHP é tratar agentes como atores de primeira classe do SO, possibilitando interfaces de usuário adaptativas e ambientes de execução amigáveis a agentes. O AOHP preserva o ecossistema maduro de software e hardware do Android, ao mesmo tempo que introduz três mecanismos sistêmicos orientados a agentes: composição personalizada de serviços, interfaces eficientes para agentes e fluxo seguro de informações. Com base em experimentos preliminares em tarefas desafiadoras que abrangem capacidades essenciais de agentes de SO, o AOHP demonstra vantagens claras na conclusão de tarefas (+21,12% de taxa de conclusão), no custo de execução (-51,55% de custo de tokens) e na conformidade com políticas de segurança.

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.