你真正想训练浏览器代理模型擅长什么？

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摘要

本文探讨了训练浏览器代理模型进行顺序决策时的挑战，如错误恢复和记忆问题，并寻求优化训练目标的建议。作者提到了在tinyfish开发的'mako'模型，并邀请社区反馈。

我一直在思考，浏览器代理不完全是“能点击东西的LLMs”，而更像是一个相当奇怪的顺序决策问题。正确完成前几个操作通常已经不那么令人印象深刻了。更困难的部分似乎是： - 注意到操作静默失败 - 在不重复相同操作8次的情况下恢复 - 记住20步之前的重要信息 - 处理意外的页面状态 - 知道何时回退还是继续前进 - 决定任务何时真正完成 所以，如果你有一个庞大的浏览器代理轨迹数据集，你会优化什么行为？原始的任务成功率似乎很明显，但感觉这忽略了太多东西。两个代理都可能任务失败，但一个在2步后意识到卡住，而另一个先浪费了50个操作。我们一直在tinyfish开发mako（一个专门针对网络代理的模型）时思考这个问题，我很好奇这里的人们真正希望在训练目标/评估中反映出什么。你最希望模型学习的浏览器代理行为是什么，而当前模型在这方面一直表现很差？
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