Автор: Денис Аветисян
Исследователи представили WebCoach — систему, позволяющую веб-агентам сохранять и использовать воспоминания о предыдущих сессиях для более эффективного выполнения задач.
Предложен фреймворк WebCoach, использующий долгосрочную память и механизм обучения с подкреплением для улучшения навигации и выполнения задач веб-агентами.
Несмотря на впечатляющие успехи мультимодальных LLM-агентов в веб-навигации, их способность к обучению на основе предыдущего опыта и избежанию повторяющихся ошибок остается ограниченной. В статье ‘WebCoach: Self-Evolving Web Agents with Cross-Session Memory Guidance’ представлена инновационная платформа WebCoach, обеспечивающая веб-агентов устойчивой памятью, охватывающей несколько сессий, и механизмом самообучения без переобучения. WebCoach позволяет агентам эффективно использовать накопленный опыт для улучшения планирования, рефлексии и повышения надежности при решении сложных задач. Способны ли подобные системы значительно расширить возможности веб-агентов и приблизить нас к созданию действительно автономных цифровых помощников?
От динамических знаний к саморазвивающимся агентам
Традиционные веб-агенты, функционирующие на основе заранее заданных знаний, все чаще сталкиваются с проблемой быстрого устаревания в условиях постоянно меняющегося интернета. Их жестко запрограммированные алгоритмы, эффективные в статичной среде, оказываются неспособными адаптироваться к новым веб-сайтам, изменяющимся структурам данных и появляющемуся контенту. Эта хрупкость проявляется в снижении точности, ошибках при извлечении информации и, в конечном итоге, в неспособности эффективно выполнять поставленные задачи. В отличие от человеческого обучения, основанного на опыте и адаптации, такие агенты нуждаются в постоянном ручном обновлении, что делает их эксплуатацию дорогостоящей и неэффективной в долгосрочной перспективе. Подобная зависимость от статических знаний становится серьезным препятствием для создания действительно интеллектуальных и автономных веб-агентов.
Необходимость в агентах, способных к обучению и адаптации на основе получаемого опыта, обусловлена принципиальными ограничениями традиционных систем. В отличие от статических, заранее запрограммированных агентов, способных лишь к выполнению заданных инструкций, новые системы стремятся имитировать человеческую способность к извлечению уроков из взаимодействия с динамичной онлайн-средой. Такой подход позволяет агентам не просто находить информацию, но и формировать внутреннюю модель мира, корректируя стратегии поведения и повышая эффективность в условиях постоянно меняющихся данных и задач. В результате, агенты становятся более устойчивыми к устареванию знаний и способны к решению сложных, непредсказуемых проблем, возникающих в интернете.
Для создания действительно адаптивных веб-агентов необходима принципиально новая архитектура, выходящая за рамки простого поиска и извлечения информации. Вместо этого, агент должен обладать способностью к интернализации полученных данных — то есть, не просто сохранять факты, но и формировать на их основе внутреннюю модель мира, позволяющую предсказывать последствия действий и корректировать стратегию поведения. Этот процесс включает в себя не только накопление опыта, но и его структурирование, обобщение и применение к новым, ранее не встречавшимся ситуациям. Таким образом, агент переходит от пассивного потребителя информации к активному обучающемуся, способному самостоятельно эволюционировать и поддерживать свою эффективность в постоянно меняющейся онлайн-среде, подобно тому, как живые организмы приспосабливаются к окружающей среде.
WebCoach: Усиление агентов памятью и наставничеством
WebCoach представляет собой новую архитектуру для веб-навигации, объединяющую базового агента, модуль ‘Coach’ и внешнее хранилище памяти. Базовый агент выполняет действия по веб-навигации, в то время как модуль ‘Coach’, работающий на основе большой языковой модели, использует информацию из внешнего хранилища памяти для предоставления агенту инструкций и рекомендаций. Внешнее хранилище памяти позволяет сохранять и извлекать информацию о предыдущих сеансах навигации, что позволяет агенту учиться на опыте и улучшать свои результаты. Такая комбинация позволяет создать более эффективного и адаптивного агента для веб-навигации по сравнению с традиционными подходами.
Траектории действий агента, изначально представляющие собой последовательность низкоуровневых операций, преобразуются в компактные семантические сводки посредством двух ключевых компонентов: ‘Trajectory Summarization’ и ‘WebCondenser’. ‘Trajectory Summarization’ выделяет наиболее значимые этапы и действия, а ‘WebCondenser’ применяет техники сжатия и обобщения для создания лаконичного представления. Это позволяет существенно уменьшить объем хранимых данных, сохраняя при этом ключевую информацию о выполненных действиях и достигнутых результатах, что критически важно для эффективного извлечения и использования опыта агента в дальнейшем.
В системе WebCoach, роль «Тренера» реализуется посредством большой языковой модели (LLM), которая использует внешнее хранилище памяти для предоставления рекомендаций агенту. Тренер анализирует текущий контекст взаимодействия агента с веб-страницей и, опираясь на ранее сохраненные данные о траекториях навигации и успешных/неуспешных действиях (полученных посредством Trajectory Summarization и WebCondenser), формирует инструкции, направленные на оптимизацию дальнейших действий агента. Данные инструкции могут включать указания на конкретные элементы интерфейса, рекомендации по выбору наиболее эффективных стратегий поиска информации или предотвращение повторения ошибок, что позволяет агенту улучшать свою производительность и достигать поставленных целей более эффективно.
Эффективный доступ к памяти: FAISS и HNSW для быстрого извлечения
Для обеспечения быстрого доступа к данным из внешней памяти, WebCoach использует библиотеку FAISS, разработанную Facebook AI Research. FAISS (Facebook AI Similarity Search) специализируется на эффективном поиске ближайших соседей в больших наборах данных. Библиотека предоставляет набор алгоритмов для выполнения поиска сходства, оптимизированных для работы с векторами высокой размерности, и поддерживает различные методы индексирования, позволяющие значительно сократить время поиска по сравнению с полным перебором. FAISS предоставляет интерфейсы на C++ и Python, что упрощает интеграцию в различные проекты и системы машинного обучения.
Алгоритм HNSW (Hierarchical Navigable Small World) в составе библиотеки FAISS обеспечивает быстрый поиск ближайших соседей в векторном пространстве, используя приближенный метод. Вместо полного перебора всех векторов, HNSW строит многоуровневый граф, где каждый узел представляет собой вектор, а ребра соединяют ближайшие векторы. Это позволяет алгоритму эффективно перемещаться по графу и находить ближайших соседей с высокой вероятностью, значительно сокращая время поиска по сравнению с полным перебором. В результате достигается существенное снижение задержки при извлечении информации, что критически важно для приложений, требующих быстрого отклика, таких как ‘Retrieval-Augmented Coaching’.
Эффективный доступ к памяти является ключевым компонентом подхода “Обучение с дополнением извлечением” (Retrieval-Augmented Coaching), используемого WebCoach. Быстрый поиск и извлечение релевантных прошлых взаимодействий позволяет системе оперативно идентифицировать наиболее подходящий опыт для текущей ситуации и применить его в процессе обучения. Задержка доступа к данным напрямую влияет на скорость и качество предоставляемых рекомендаций, поэтому оптимизация этого процесса критически важна для обеспечения эффективного обучения и персонализации взаимодействия с пользователем.
Оценка производительности: WebVoyager и сравнительные базовые показатели
Для оценки эффективности разработанной системы WebCoach использовался WebVoyager — сложный и требовательный бенчмарк, предназначенный для тестирования агентов, осуществляющих навигацию по веб-страницам. Данный инструмент позволяет всесторонне проверить способность агента успешно выполнять задачи, требующие взаимодействия с динамичным контентом и сложной структурой веб-сайтов. WebVoyager представляет собой серьезный вызов для существующих систем, поскольку требует не только точного понимания инструкций, но и умения адаптироваться к изменяющимся условиям и находить необходимую информацию в большом объеме данных. Именно благодаря использованию WebVoyager удалось объективно оценить преимущества предложенного подхода к управлению веб-агентами и сравнить его с существующими решениями.
Сравнительный анализ с использованием передовых моделей, таких как GPT-4o, Skywork-38B и Qwen2.5-VL, наглядно демонстрирует преимущества подхода, основанного на расширении памяти агента. Исследование показало, что интеграция дополнительных механизмов памяти позволяет значительно улучшить производительность веб-навигационных агентов, позволяя им более эффективно решать сложные задачи в интернете. В частности, было зафиксировано существенное повышение процента успешного выполнения задач при использовании WebCoach в сочетании с моделями Skywork-38B и Qwen-VL, что свидетельствует о значимом вкладе данного подхода в развитие искусственного интеллекта, способного к эффективной работе в веб-среде.
Исследования показали, что использование WebCoach значительно повысило эффективность агентов, выполняющих веб-навигацию на платформе WebVoyager. В частности, при взаимодействии с моделью Skywork-38B, применение метода, основанного на расширении памяти, позволило увеличить процент успешного выполнения задач с 47.3% до 61.4% — прирост составил 14.4 процентных пункта. Это свидетельствует о том, что WebCoach эффективно направляет агента, обеспечивая более точное и успешное выполнение поставленных задач в условиях сложной веб-среды. Полученные результаты подчеркивают потенциал подхода, основанного на расширении памяти, для улучшения производительности веб-агентов.
Исследования показали, что использование WebCoach в сочетании с моделью Qwen-VL-32B привело к значительному повышению успешности выполнения задач по веб-навигации. В частности, наблюдалось увеличение показателя успешности на 7 процентных пунктов — с 49.5% до 57.1%. Этот результат демонстрирует, что предложенный подход к расширению памяти агента позволяет эффективно улучшать способность к решению задач в условиях реального веб-пространства, повышая надежность и точность веб-навигации без увеличения общего количества шагов, необходимых для достижения цели.
Исследования показали, что повышение успешности веб-агентов благодаря использованию WebCoach не сопровождалось увеличением среднего количества шагов, необходимых для выполнения задач. Это свидетельствует о значительном повышении эффективности работы системы. Вместо того, чтобы просто увеличивать число попыток для достижения результата, WebCoach позволяет агентам более рационально использовать доступные ресурсы и быстрее находить решения, что особенно важно для сложных и многоэтапных веб-задач. Полученные результаты подтверждают, что предложенный подход к оптимизации не только повышает вероятность успешного завершения задачи, но и делает процесс более экономичным и быстрым.
Представленная работа демонстрирует элегантность подхода к созданию веб-агентов, способных к самообучению и сохранению опыта. WebCoach, используя механизм долгосрочной памяти и обучения на основе прошлых сессий, позволяет агентам не просто выполнять задачи, но и адаптироваться к изменяющимся условиям. Это напоминает о важности целостного взгляда на систему — нельзя просто добавить “костыли” в виде памяти, не продумав, как она интегрируется в общую архитектуру. Как однажды заметил Алан Тьюринг: «Мы можем только видеть то, что знаем». В данном случае, WebCoach позволяет агентам “знать” больше, накапливая и используя свой опыт, что существенно повышает их эффективность и устойчивость, особенно в сложных задачах веб-навигации. Успех системы напрямую зависит от способности к обобщению и использованию накопленных знаний, а не просто от увеличения вычислительных ресурсов.
Куда Ведет Эта Дорога?
Представленная работа, безусловно, демонстрирует потенциал использования устойчивой памяти и механизмов обучения на основе опыта для улучшения работы веб-агентов. Однако, как часто бывает, решение одной задачи обнажает другую. Эффективность WebCoach неразрывно связана с качеством данных, сохраняемых в памяти, и, следовательно, с методами их отбора и обобщения. Вопрос о том, как избежать накопления «шума» и сохранить релевантность информации при длительной работе агента, остается открытым. Очевидно, что простое увеличение объема памяти не является панацеей; необходимы более изящные алгоритмы фильтрации и структурирования знаний.
Более того, данная архитектура предполагает, что задачи, решаемые агентом, не претерпевают радикальных изменений во времени. В реальном мире веб-среда динамична и непредсказуема. Разработка механизмов адаптации к новым условиям и «забывания» устаревшей информации представляется критически важной. Возникает закономерный вопрос: насколько гибкой может быть система, построенная на основе накопленного опыта, и когда необходимость в «переобучении» перевешивает преимущества использования прошлого?
В конечном счете, WebCoach — это еще один шаг на пути к созданию действительно автономных веб-агентов. Но, как и в любом сложном организме, успех зависит не только от отдельных компонентов, но и от их взаимодействия в единой, гармоничной системе. Необходимо помнить, что простота и ясность архитектуры — залог ее устойчивости и способности к эволюции.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.12997.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
- Волны под контролем: Ускорение моделирования материалов с дефектами
- Квантовая связь на больших расстояниях: новый гибридный подход
- Квантовое обучение: новый взгляд на фазовые переходы
- Маленький шаг в скрытом пространстве — огромный скачок для изображения
- Квантовая схема: адаптация к шуму для многочиповых систем
- Квантовая симуляция без издержек: новый подход к динамике открытых систем
2025-11-18 15:23