WebAnything:从真实网络到可扩展的智能体环境

Hugging Face Daily Papers 论文

摘要

WebAnything 是一个全自动框架,能从真实 URL 重建可复用、源绑定的 Web 环境,用于可扩展的智能体训练与评估。在 244 个网站环境上微调 Qwen3.5-9B,在 REAL、Odysseys 与 WebArena-Verified 基准上取得显著成功率提升。

Web 智能体需要多样化、可执行且可重置的网站环境,以实现可复现的训练与评估。人工辅助的镜像方案需要逐站进行工程开发,而生成式构建则可能偏离指定的真实网站。抓取回放方案能保留观测数据,但其交互覆盖范围受限于抓取内容和回放能力。 我们提出 WebAnything,一个全自动框架,能够在初始配置和授权后,无需逐站人工实现或修复,直接从真实 URL 重建源绑定、可复用的 Web 环境。Explorer-Builder 负责收集浏览器可观测的结构、资源和交互结果;一个独立的验证器对冻结的候选环境进行检查,并引导局部修复或定向的源重抓取。 我们构建了覆盖 14 个应用领域、53 个类别的 244 个网站制品,支持 12,984 个已执行并被接受的任务。与人工辅助的 WebHarbor 相比,WebAnything 在三项保真度指标上的综合得分更高,在盲审中取得 12 胜、2 平、0 负的成绩。在固定测试框架下,使用 5,856 条交互轨迹微调 Qwen3.5-9B 后,REAL 成功率提升 9.9 个百分点,Odysseys-Easy 的 Rubric Avg 和 Task Avg 分别提升 6.25 和 6.32 个百分点,WebArena-Verified 总体成功率提升 13.33 个百分点。代码:https://github.com/china-qijizhifeng/Web-Anything
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来源:https://huggingface.co/papers/2610.37786

摘要

WebAnything 自动化地从真实 URL 重建可复用、基于源码的网络环境,从而实现具有验证保真度的大规模智能体训练与评估。

网络智能体需要多样、可执行、可重置的网站环境,以支持可复现的训练与评估。人工辅助的镜像方案需要针对每个网站进行工程开发,而生成式构建方法可能偏离指定的真实网站。捕获-重放方案能保留观测结果,但其交互覆盖范围受限于所捕获的内容和重放能力。我们提出 WebAnything(https://huggingface.co/papers?q=WebAnything),这是一个全自动化框架,可在初始设置和授权后,无需针对每个网站进行人工实现或修复,即从真实 URL 重建基于源码、可复用的 Web 环境。一个 Explorer-Builder(https://huggingface.co/papers?q=Explorer-Builder)收集浏览器可观察的结构、资源和交互结果;一个独立的验证器检查冻结候选(https://huggingface.co/papers?q=frozen%20candidates)并引导本地修复或针对性的源码重捕获(https://huggingface.co/papers?q=source%20recapture)。我们构建了覆盖 14 个应用领域和 53 个类别的 244 个网站工件,支持 12,984 个已执行并被接受的任务。与人工辅助的 WebHarbor 相比,WebAnything(https://huggingface.co/papers?q=WebAnything)在三项保真度指标上的综合得分更高,在盲审中取得 12 胜、2 平、0 负的成绩。在 5,856 条交互轨迹(https://huggingface.co/papers?q=interaction%20trajectories)上微调 Qwen3.5-9B(https://huggingface.co/papers?q=Qwen3.5-9B),在固定评测框架下,REAL 成功率(https://huggingface.co/papers?q=REAL%20success)提升 9.9 个百分点,Odysseys 的 Easy Rubric Avg 和 Task Avg 分别提升 6.25 和 6.32 个百分点,WebArena-Verified(https://huggingface.co/papers?q=WebArena-Verified)总体成功率提升 13.33 个百分点。代码:https://github.com/china-qijizhifeng/Web-Anything

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