OS-Genesis

AutoSurfer 通过系统性探索和任务合成增强网络代理训练

研究人员开发了 AutoSurfer，一个旨在为网络代理生成全面训练数据的新系统。该系统采用系统性的广度优先探索策略，以彻底映射网站功能，模仿人类学习模式。AutoSurfer 还利用此探索数据来指导任务合成和优化代理轨迹，显著减少错误并提高准确性。在 WebArena 基准测试上的评估显示，AutoSurfer 训练的代理任务完成准确率高达 24.23%，超越了先前最先进的方法。