SCAFFOLD：通过递归参数化技能抽象实现自我提升的 Web Agent
英文标题：SCAFFOLD: Self-Improving Web Agents via Recursive Parametric Skill Abstraction
Web Agent 必须在跨网站、视觉元素丰富且长流程的交互界面中完成导航，但现有多数 Agent 往往孤立地处理各单项任务，导致执行过程中积累的程序性知识被直接丢弃。为此，该研究提出了 SCAFFOLD 框架，通过递归参数化技能抽象机制实现 Web Agent 的自我迭代与能力演进。该方案有效解决了复杂长流程任务中的知识沉淀与泛化复用难题，为构建具备持续学习能力的下一代自主 Web Agent 提供了全新的技术路径。
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中文
SCAFFOLD：通过递归参数化技能抽象实现自我提升的 Web Agent
arXiv 标识：arXiv:2609.05511v1
发布类型：new
摘要
Web Agent 需要在具有丰富视觉呈现、长执行周期且跨站点动态变化的界面中进行导航。然而，此前的大多数 Agent 仍然以孤立的方式学习每项任务，并在任务结束后丢弃其所积累的过程性知识（Procedural Knowledge）。最近出现的一些技能增强型（Skill-augmented）框架虽然在此方向上迈出了重要一步……
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