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SynthAgent
SynthAgent
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SynthAgent框架为AI代理生成动态提示
一个名为SynthAgent的新框架已被开发出来，以解决AI代理系统中静态提示的问题。与使用固定提示处理所有任务的传统方法不同，SynthAgent在运行时动态生成特定于任务的提示、工具计划和策略。然后，这个生成的工具包在一个计划-执行-验证循环中执行，并在失败时具有反思和修订机制。该框架的灵感来自于代理工具包和元搜索的最新研究，旨在将提示工程化为代理系统的动态组件。
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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。