WebAnything:从真实网络到可扩展的智能体环境
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。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/10/30 03:15
论文页面 - WebAnything:从野生网络到可扩展的智能体环境
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
查看 arXiv 页面 (https://arxiv.org/abs/2610.37786) 查看 PDF (https://arxiv.org/pdf/2610.37786) 项目页面 (https://china-qijizhifeng.github.io/Web-Anything/) GitHub1 (https://github.com/china-qijizhifeng/Web-Anything) 加入收藏 (https://huggingface.co/login?next=%2Fpapers%2F2610.37786)
在你的智能体中获取本文:
hf papers read 2610.37786
没有最新版 CLI?curl -LsSf https://hf.co/cli/install.sh | bash
引用本文的模型 0
没有模型关联本文。
在模型 README.md 中引用 arxiv.org/abs/2610.37786 即可从此页面链接。
引用本文的数据集 0
没有数据集关联本文。
在数据集 README.md 中引用 arxiv.org/abs/2610.37786 即可从此页面链接。
引用本文的 Space 0
没有 Space 关联本文。
在 Space README.md 中引用 arxiv.org/abs/2610.37786 即可从此页面链接。
包含本文的合集 0
没有合集包含本文。
将本文加入合集(https://huggingface.co/new-collection)即可从此页面链接。
相似文章
Weblica:用于视觉 Web 智能体的可扩展且可复现的训练环境
Apple Research 推出了 Weblica,这是一个利用 HTTP 缓存和基于大语言模型(LLM)的合成技术,为视觉 Web 智能体创建可扩展且可复现训练环境的框架。
真实世界中的智能体世界模型:计算机操作智能体的环境合成
WildAWM 提出一个可扩展的流水线,用于合成可控的计算机使用环境与任务来训练通用智能体,支持 GUI、MCP 和 CLI 交互,并在 8 个分布外基准上取得显著提升。
WebChallenger:一个可靠且高效的通用型Web智能体
WebChallenger是一个新的Web智能体框架,通过架构设计而非模型规模来复现人类认知优势,使用开放权重模型无需微调即可在多个基准测试中取得出色性能。
训练需要可信的世界:用于智能体学习的验证合成网络环境
本文介绍了一个构建验证合成网络环境的框架,以改进网络智能体的训练,展示了在基准测试中增强的性能和可迁移性。
@dair_ai:Salesforce AI Research 又一篇出色的论文。其发现是,一个 31B 开源 Gemma-4 网页智能体在 9 应用的…
Salesforce AI Research 提出 CLIFT,一种基于一致性自验证的网页智能体训练与测试时扩展方法,使 31B 开源 Gemma-4 智能体在 WebArena Infinity 上达到 74.6%,超越使用浏览器的 Gemini 3 Flash,并且在部署时无需调用前沿模型评判器。