WebHarbor - 我们将真实网站“对接”到本地，供网页代理使用！[R]

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摘要

WebHarbor 将 15 个真实网站（Amazon、GitHub、BBC 等）打包为自包含的 Flask+SQLite 应用，置于单个 Docker 镜像中，支持亚秒级重置，专为可重复的网页智能体评估与训练而设计。该项目邀请社区贡献，以扩展到 100 多个网站，并提供合著机会。

大家好！很兴奋分享我们最新的社区驱动研究项目：[**WebHarbor：为不断演化的 GUI 智能体环境对接真实网站**](https://aiming-lab.github.io/webharbor.github.io)！ **太长不看**：15 个流行网站（Amazon、GitHub、BBC News、arXiv、Booking、Hugging Face 等）被打包成自包含的 Flask + SQLite 应用，置于单个 Docker 镜像中，通过控制平面可在 <1 秒内将每个网站重置为字节相同的状态，整个过程由人类参与循环的编码智能体（如 Claude Code 或 CodeX）完成。我们开箱即支持所有 643 个 WebVoyager 任务。 **贡献号召**：我们的下一个目标是 100+ 个流行网站——涵盖所有 Online-Mind2Web（147 个网站）并超越。两条路径： * 贡献一个新的镜像站点（使用编码智能体流水线 → 人工验证 → 开放 PR）→ 成为最终论文的合著者 * 评审提交的 PR（5 次评审 → 合著者） 我们还发布了有用的技能供你（你的编码智能体）使用！通常你可以在一天内创建一个新的镜像！更多贡献详情请参见[贡献指南](https://aiming-lab.github.io/webharbor.github.io/#contribute)。 **为什么需要 WebHarbor：** 在真实网络上运行网页智能体基准测试是一场噩梦——reCAPTCHA、地域封锁、内容漂移、网络不稳定，以及几个月内就过时的任务。而且你无法重置真实网络，这排除了大规模强化学习训练的可能性。**你需要一个轻量、易重置、任务驱动的演化环境来支持网页智能体的评估与训练！** **相关资源：** | 名称 | 链接 | |:-|:-| |🏠 WebHarbor 项目页面|[WebHarbor](https://aiming-lab.github.io/webharbor.github.io/)| |🤗 HuggingFace 数据集|[ChilleD/WebHarbor](https://huggingface.co/datasets/ChilleD/WebHarbor)| |💻 WebHarbor GitHub|[代码仓库](https://github.com/aiming-lab/WebHarbor)| |📊 贡献指南|[指南详情](https://aiming-lab.github.io/webharbor.github.io/#contribute)| |📝 贡献申请表|[Google 表单](https://forms.gle/ngcD1rzAfUEphNmRA)| 欢迎提出建议和讨论！
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