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运行你自己的网络代理：Agent Q 论文展示 LLMs 可以学会浏览网站！

厌倦了笨拙的网站界面吗？想象一下，有一个AI代理可以为你导航，随着时间的推移学习和改进。这就是Agent Q的承诺，MultiOn AI的一个新研究项目。

什么是Agent Q？

Agent Q是一个自主的网络代理，结合了先进的搜索技术、自我批评和强化学习来掌握网页导航。它建立在Llama 3这个开源LLM的基础上，展示了这些模型在现实世界任务中的潜力。

关键创新：

  • 蒙特卡洛树搜索（MCTS）： Agent Q像尝试多条路线的GPS系统一样探索网站上的不同路径。
  • 自我批评机制： AI评估自己的行为并从错误中学习。
  • 直接偏好优化（DPO）： Agent Q根据成功和不成功的尝试学习哪些行为更好，类似于孩子通过试错学习。

令人印象深刻的结果：

  • Agent Q在某些网页导航任务上优于现有模型，甚至超过平均人类表现。
  • 它在现实世界的预订任务中达到了95.4%的成功率，比Llama 3的基线零样本性能提高了340%。

开源影响：

虽然Agent Q尚未开源，但论文为任何有兴趣使用Llama等开源模型构建或微调网络代理的人提供了宝贵的见解。

资源：

讨论：

你对Agent Q有什么看法？你认为这种方法可以用现有的开源模型实现吗？

讨论总结

本次讨论主要围绕Agent Q这一自主网络代理的研究项目展开，涉及其技术特点如Monte Carlo Tree Search和Self-Critique Mechanism，以及其在网页导航任务中的应用潜力。评论者们对Agent Q的技术实现和性能表现表示兴趣，同时也对其在实际应用中的挑战和限制进行了深入探讨。特别是关于网页导航的复杂性，包括HTML标签、动态加载的JavaScript以及OCR技术的必要性，评论者们提出了自己的见解和期望。此外，开源可能性和现有技术的局限性也是讨论的热点。

主要观点

  1. 👍 Agent Q的技术包括Monte Carlo Tree Search和Self-Critique Mechanism
    • 支持理由：这些技术显示出Agent Q在网页导航任务中的高效性。
    • 反对声音：有评论者对Agent Q的性能数据表示怀疑，认为实际应用中的挑战远比测试数据复杂。
  2. 🔥 评论者对Agent Q的开源可能性表示关注
    • 正方观点：希望看到更多实际的代码实现，认为开源对于技术发展至关重要。
    • 反方观点：有评论者分享了自己类似项目的经验，强调了开源的重要性和技术挑战。
  3. 💡 网页导航的复杂性
    • 解释：评论者们讨论了HTML标签、动态加载的JavaScript以及OCR技术的必要性，认为这些因素增加了网页导航的难度。

金句与有趣评论

  1. “😂 Inevitable-Start-653：I just finished a project that lets almost any llm navigate ui elements whether they be on a desktop or Web browser… mine will be open source when I’ve polished it up a little more.”
    • 亮点：分享了类似项目的经验，强调了开源的重要性和技术挑战。
  2. “🤔 Wonderful-Top-5360：This is where OCR comes in but LLM’d OCR performs horribly.”
    • 亮点：指出了OCR技术在网页导航中的必要性及其性能问题。
  3. “👀 No_Bathroom_9111：The html tags are… well… soup. Even encrypted and scrambled.”
    • 亮点：形象地描述了网页导航中HTML标签的复杂性。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，评论者们对Agent Q的技术实现和性能表现表示兴趣。然而，也存在一定的怀疑和担忧，特别是在网页导航的复杂性和现有技术的局限性方面。主要分歧点在于Agent Q的实际应用效果和开源可能性，评论者们希望看到更多实际的代码实现和基准测试。

趋势与预测

  • 新兴话题：开源可能性和现有技术的局限性可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：Agent Q的研究成果可能会对网页导航和AI应用领域产生积极影响，特别是在提高网页导航的效率和可靠性方面。

详细内容：

《探索 Agent Q：新一代网络导航智能体引发的热议》

最近，Reddit 上关于“Run Your Own Web Agent: Agent Q Paper Shows LLMs Can Learn to Navigate Websites”的话题引起了广泛关注。该帖子介绍了 Agent Q 这一新型自主网络导航智能体，获得了众多点赞和大量评论。帖子主要讨论了 Agent Q 的创新之处、出色的成果以及开源影响等。

讨论的焦点主要集中在 Agent Q 的应用可能性以及其面临的挑战。有用户表示自己刚完成一个能让几乎任何 LLM 导航 UI 元素的项目，很快会开源，并介绍了项目相关情况。也有用户认为应更注重代码优先的项目，还有用户对其持怀疑态度，指出 LLM 在定位简单示例时仍存在困难，比如“点击 X 形状下面的按钮 Y”，即使结合 OCR 也效果不佳，需要看到更多基准和代码。

有用户提出通过足够规模的基于浏览器任务数据集的强化学习运行可能解决上述问题。还有用户提到在网站浏览中若不关注外观可能不需要 OCR，而另一方则认为在某些特定情况下 OCR 是必需的，且很多网站利用特殊手段来阻碍抓取和自动化。

尽管对于 Agent Q 的前景看法不一，但大家普遍认同这一领域存在诸多需要攻克的难题，需要更多的探索和创新。

在这场热烈的讨论中，不同的观点相互碰撞，为这一新兴技术的发展提供了多角度的思考。无论是乐观期待还是谨慎质疑，都将推动 Agent Q 及相关技术的不断完善和进步。