WebAnything：从真实网络世界构建可扩展的 Web Agent 环境
英文标题：WebAnything: From the Wild Web to Scalable Agent Environments
Web Agent 的可复现训练与评估亟需多样化、可执行且可重置的真实网站环境。现有基于人工镜像的方法需要大量针对单一站点的工程适配，而纯生成式构建方式又容易偏离真实网站的实际交互逻辑。为此，该研究提出了 WebAnything，旨在将复杂的真实网络（Wild Web）高效转化为可扩展的 Agent 模拟与评估环境。该成果显著降低了构建交互式网络评测基准的门槛，为大规模训练与评测通用 Web Agent 提供了关键基础设施支持。
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WebAnything：从真实网络世界构建可扩展的 Web Agent 环境
- 论文编号：arXiv:2610.37786v1
- 公告类型：New
摘要
Web Agent（网络智能体）需要多样化、可执行且可重置的网站环境，以开展可复现的训练与评估。然而，目前基于人工辅助的镜像网站方案需要针对每个网站进行繁重的定制化工程开发；而纯生成式构建环境的方法，则可能与指定的真实网站行为产生偏差。针对捕获与重放等现有瓶颈，WebAnything 提出了一种直接从真实复杂网络（Wild Web）自动化构建可扩展 Agent 环境的全新路径。
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