MetaAgentX团队 投稿
量子位 | 公众号 QbitAI
当前最强多模态Agent连验证码都解不了？
MetaAgentX团队推出首个专注于“多模态交互智能体×CAPTCHA（人机验证）问题”的开放式研究平台——Open CaptchaWorld。
该平台专门用于测试Agent解验证码的能力。
实测结果显示：人类平均成功率达93.3%，SOTA多模态模型平均仅5%-40%不等。
连GPT-4o都被难住了。
验证码是现阶段Agent部署的一大瓶颈
在真实网页场景中部署多模态Agent，你是否也被人机验证（CAPTCHA）卡住过？
项目团队发现，不少大型Benchmarks（包括AgentBench、VisualWebArena等）在构建过程中都刻意跳过了含验证码的网页，仿佛这道拦路虎根本不存在。
但现实很骨感：验证码从不是“特例”，而是任何实际任务中不可回避的存在，尤其在电商、登录、票务等高价值网页中更是常见。
于是，Open CaptchaWorld这个测试平台以及Benchmark应运而生：一个针对多模态大模型Agent的CAPTCHA解题平台与评估基准——专为视觉-语言-动作交互任务设计。
无论是OpenAI的o3、Anthropic的Claude‑3.7-sonnet、还是Gemini‑2.5-pro，这些最新的多模态大模型Agent尽管在静态感知任务（如图文问答、UI理解）中表现出色，但在真实交互环境中常常卡在了CAPTCHA环节：
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WebAgent在执行end-to-end任务时，常因验证码而被“卡死”； -
AgentBench、VisualWebArena等主流评估集普遍过滤掉含CAPTCHA的网页； -
过去的验证码研究（如reCAPTCHA、DeepCAPTCHA）更聚焦静态识别，对交互、多步规划与状态跟踪能力评估严重不足。
为了系统性地评估Agent在验证码中的真实表现，研究团队设计了一个全新的开放基准与平台——Open CaptchaWorld。
这个平台不仅包含最新的现代验证码而且类型丰富（20种），全部在真实 Web 浏览环境中进行操作，真正复现 Agent 实际遇到的挑战：
“解图+理解规则+计划操作+逐步交互” = Agent能力的真实考验。
Open CaptchaWorld平台
具体特点
1、 大规模、多样性以及覆盖全面：研究团队创作了商用的最新的20类现代验证码，累计225个样例；类型涵盖点击顺序、滑块对齐、图像选择、数字计数、拖拽匹配等。
2、 交互真实：所有验证码均部署在网页环境中，Agent必须通过观察截图、点击、拖动等方式完成操作，模拟真实用户交互流程。
3、 提出新评估指标CAPTCHA Reasoning Depth：用于量化一个验证码背后需要多少步“视觉理解+认知计划+动作控制”的过程；是对传统“静态图像分类”评价方式的重要补充，更贴近Agent真实解题难度。
4、 对比分析详尽：对OpenAI-o3、GPT-4o、Claude-3.7、Gemini2.5-Pro等模型进行系统评估；人类解题成功率高达93.3%，最强模型OpenAI-o3仅为40.0%；并从策略偏差、视觉错误、执行失败等维度剖析失败原因。
数据构造方法
Open CaptchaWorld的数据集构建遵循四阶段流程，旨在生成多样化、高质量、可交互的CAPTCHA样本，用于评估多模态智能体在真实网页场景下的表现。
第一步：图像素材构建（Type Related CAPTCHA Image Curation）
根据每类CAPTCHA的设计需求，由人类设计师或者GPT-4o生成具有变化性的图像素材。
包括目标位置、观察角度、对象排布、数字与元素分布等多种视觉因素的系统调整，确保每类任务在结构上具有足够的多样性与泛化性。
第二步：验证码生成（CAPTCHA Generation）
围绕构造好的图像素材，为每个实例配套生成自然语言指令，任务描述由人类设计或由大模型辅助生成，确保语言表达清晰，易于Agent理解。
指令内容涵盖点击、滑动、拖动、计数、比对等典型交互操作，结合网页前端组件实现真实交互逻辑。
第三步：推理深度估计（Reasoning Depth Estimation）
为精确刻画每道CAPTCHA的解题复杂度，引入“CAPTCHA Reasoning Depth”指标。
该指标通过人工注释者对解题过程的逐步分解，记录人类在完成任务时涉及的视觉识别、逻辑判断、记忆操作与交互控制等原子推理步骤，并据此评估任务的综合认知深度。
第四步：标准注释生成（Annotation）
最终由标注人员确认每个CAPTCHA实例的标准答案，包括操作路径、点击位置或数值输入结果。
所有任务均保证为人类易解（成功率高），同时具备统一的判定逻辑和网页反馈接口，为模型训练与评估提供稳定可靠的标签支撑。
多模态Agent在验证码面前“过度思考、频繁失败”
该团队发现，多数先进Agent在CAPTCHA面前显得手足无措，不仅成功率低，而且解题行为远不如人类高效。
例如在“序列点击”任务中：人类通常只需识别图案 → 记住顺序 → 一次性点击完成；
模型（如OpenAI-o3）往往会把操作细化为十余步，比如“记住第一个图标”、“确认当前状态”、“点击后等待反馈”…… 这种“过度分解任务”的现象。不仅拖慢操作流程，还增加了出错概率。
这类现象反映出当前Agent在高交互、高动态场景下的显著劣势：缺乏人类式的抽象、泛化与控制能力。
除此之外研究团队还展示了当前主流多模态大模型Agent在Open CaptchaWorld上的成本-性能权衡关系。
从下图所示，横轴为评估成本（以对数刻度表示），纵轴为CAPTCHA解题任务中的Pass@1成功率（百分比）。每个点代表一个具体模型的运行结果。
从图中可以看出，OpenAI-o3虽然在成功率方面显著领先（达40.0%），但同时也是成本最高的模型，显示出较强的能力但较差的性价比。
而Gemini2.5-Pro和GPT-4.1等模型在保持相对较高成功率（约25%）的同时，成本控制更为合理，展现出较好的“单位预算表现”。
相比之下，Claude-3.5-Sonnet、GPT-4o与OpenAI-o1等模型尽管评估开销中等或偏高，但解题成功率较低，显示出在当前CAPTCHA场景下的适配能力仍较弱。
DeepSeek-V3和Claude-3.5-Haiku成本较低，成功率保持在15%~20%区间，体现出更优的成本效率平衡，适合作为轻量级基线。
总体来看，该图揭示了多模态 Agent 在真实交互任务中并不总是“越贵越强”，也突出了Open CaptchaWorld平台在分析Agent实用性、可部署性方面的重要价值。
未来的模型设计应更加关注效率与性能之间的协同优化。
Open CaptchaWorld平台为Agent开发者、基准设计者提供了新的思路。
也揭示了——
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当前Agent的真实“短板”——长序列任务动态交互和规划交互能力； -
现有Benchmark评估的盲区——大量省略了真实部署中不可或缺的“人机验证”环节； -
新模型设计方向——如何提升Agent在现实网页任务中的自动化与鲁棒性。 -
Agent时代下的新型Captcha设计——目前的Captcha迟早会被Agent能力增长而攻破，我们也需要实时更新设计新的Captcha来顺应技术的发展。
Open CaptchaWorld的提出旨在鼓励研究者在训练和评估Agent时，不再回避CAPTCHA问题，而是勇敢面对它，因为在现实世界中，如果连验证码都通过不了，这个Agent就无法落地。
更多细节欢迎阅读原文。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2505.24878
Huggingface Spaces：https://huggingface.co/spaces/YaxinLuo/Open_CaptchaWorld
代码库 & 数据链接： https://github.com/MetaAgentX/OpenCaptchaWorld
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（文：量子位）