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WebAgent: Un Paso Adelante en la Automatización Web

WebAgent simplifica las tareas de internet usando instrucciones en lenguaje natural y modelos avanzados.

― 6 minilectura


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Internet es una fuente de información y servicios que no para de crecer. Automatizar tareas en páginas web puede ahorrar tiempo y reducir errores, pero también presenta desafíos debido a la complejidad y variedad de las páginas. Los modelos existentes han avanzado en tareas de lenguaje, pero se les complica la automatización web en el mundo real.

WebAgent es un modelo de lenguaje diseñado para ayudar a los usuarios a realizar tareas en sitios web reales interpretando instrucciones en lenguaje natural. Al descomponer estas instrucciones en pasos más pequeños y generar código para interactuar con las páginas, WebAgent busca mejorar la efectividad de la automatización web.

Desafíos en la Automatización Web

La automatización web enfrenta varios desafíos:

  1. Dominio Abierto: Las páginas web son diversas, lo que dificulta que los modelos anticipen todas las acciones posibles que los usuarios quieran realizar.
  2. Documentos HTML Largos: Las páginas web del mundo real suelen contener mucha información, lo que puede ser complicado para los modelos procesar de manera efectiva.
  3. Comprensión de HTML: Muchos modelos carecen del conocimiento específico necesario para entender la estructura y los elementos de HTML, lo cual es crucial para navegar e interactuar con las páginas.

Estos desafíos significan que, aunque los modelos pueden tener buen rendimiento en ambientes controlados, pueden tener problemas con tareas web reales.

¿Qué es WebAgent?

WebAgent es un asistente autónomo que aprende de sus experiencias para completar tareas en sitios web usando instrucciones en lenguaje natural. Funciona en tres pasos principales:

  1. Planificación: WebAgent descompone la tarea principal en sub-tareas más pequeñas.
  2. Resumen: Reduce documentos HTML largos a información esencial relacionada con la tarea.
  3. Ejecución: WebAgent genera código en Python que puede interactuar con páginas web para llevar a cabo las tareas.

Usando una combinación de modelos de lenguaje especializados, WebAgent busca mejorar significativamente la tasa de éxito en tareas de automatización web.

El Rol de HTML-T5

Un componente clave de WebAgent es HTML-T5, un modelo de lenguaje especializado entrenado específicamente en documentos HTML. HTML-T5 utiliza un mecanismo de atención único para entender e interpretar mejor la estructura jerárquica de HTML. Esto le permite captar las relaciones entre diferentes elementos HTML de manera efectiva.

HTML-T5 está preentrenado en un gigantesco conjunto de datos de documentos HTML, asegurando que tenga el conocimiento necesario para trabajar con páginas web reales. Se enfoca en dos tareas principales: planificar los siguientes pasos según las instrucciones del usuario y resumir contenido HTML para fragmentos relevantes.

Supervisión de Autoexperiencia

Para adaptar WebAgent a escenarios del mundo real, se emplea un método llamado supervisión de autoexperiencia. En lugar de depender únicamente de ejemplos generados por humanos, WebAgent genera sus propios pasos de planificación y resumen a través de acciones scriptadas. Este enfoque semisupervisado reduce la necesidad de una amplia entrada humana, permitiendo al modelo aprender de sus interacciones con varias páginas web.

El proceso funciona primero reuniendo demostraciones de acciones en sitios web y luego usando estos ejemplos para mejorar el rendimiento del modelo en tareas futuras. Este proceso de aprendizaje iterativo ayuda a WebAgent a volverse más efectivo con el tiempo.

Cómo Funciona WebAgent

La operación de WebAgent se puede desglosar en varias etapas:

Interacción del Usuario

Los usuarios proporcionan a WebAgent instrucciones en lenguaje natural, como "Encuentra apartamentos en Nueva York por menos de $2000."

Planificación

Una vez que se recibe la instrucción, HTML-T5 formula sub-tareas. Por ejemplo, podría descomponer la solicitud inicial en pasos como "Buscar apartamentos," "Filtrar por precio," y "Mostrar resultados."

Resumen de HTML

Luego, HTML-T5 resume las partes relevantes del HTML del sitio web. Esto incluye extraer detalles clave como encabezados, enlaces y otros elementos importantes necesarios para cumplir con la solicitud del usuario.

Generación de Código

Usando la información resumida y las sub-tareas planificadas, WebAgent utiliza un segundo modelo, Flan-U-PaLM, para crear código en Python. Este código controla un navegador web para realizar acciones como hacer clic en enlaces, ingresar datos y recuperar información de la página.

Ejecución

Finalmente, el código generado se ejecuta usando una herramienta de automatización de navegadores, lo que permite al modelo interactuar con el sitio web como lo haría un humano.

Evaluación y Rendimiento

WebAgent ha sido riguroso en pruebas en sitios web reales para determinar su efectividad. A través de varios experimentos, ha mostrado una mejora significativa sobre modelos anteriores, especialmente al lograr una tasa de éxito más alta en la finalización de tareas de automatización web.

Por ejemplo, en comparación con otros modelos, WebAgent logró una mejora en la tasa de éxito de más del 50% en ciertas tareas. También sobresalió en benchmarks específicos diseñados para evaluar la automatización web, demostrando que puede entender y trabajar con documentos HTML mucho mejor que los modelos anteriores.

Trabajo Relacionado

Se han desarrollado muchos modelos de lenguaje para manejar una variedad de tareas, como generación de texto, respuesta a preguntas y razonamiento. Sin embargo, la aplicación de estos modelos en la automatización web ha enfrentado limitaciones. Los modelos tradicionales suelen depender de acciones predefinidas, haciéndolos menos flexibles frente a la naturaleza diversa de las páginas web del mundo real.

En contraste, WebAgent combina las fortalezas de múltiples modelos e introduce un enfoque estructurado para aprender de las experiencias. Esto lo hace más capaz de manejar tareas abiertas, a diferencia de muchos modelos existentes que tienen dificultades en entornos dinámicos.

Conclusión

El desarrollo de WebAgent representa un gran avance en el campo de la automatización web. Al combinar efectivamente modelos especializados y aprovechar la supervisión de autoexperiencia, WebAgent muestra capacidades mejoradas para entender e interactuar con diversas páginas web.

Las aplicaciones potenciales de WebAgent son vastas, permitiendo a los usuarios automatizar una amplia gama de tareas en internet. A medida que la tecnología avanza, se espera que herramientas como WebAgent puedan simplificar las interacciones web y mejorar la productividad en varios sectores.

Trabajo Futuro

Aunque WebAgent ha demostrado un éxito considerable, aún hay margen de mejora. Las investigaciones futuras podrían centrarse en refinar aún más los procesos de planificación y resumen, mejorando la capacidad del modelo para lidiar con tareas aún más complejas. Además, explorar nuevos métodos para la síntesis de programas podría llevar a un rendimiento aún mejor en la ejecución de comandos de automatización en sitios web del mundo real.

El marco de WebAgent también se puede aplicar a otros dominios, abriendo oportunidades para el crecimiento y desarrollo de sistemas autónomos capaces de entender y procesar diversas formas de información en internet.

Fuente original

Título: A Real-World WebAgent with Planning, Long Context Understanding, and Program Synthesis

Resumen: Pre-trained large language models (LLMs) have recently achieved better generalization and sample efficiency in autonomous web automation. However, the performance on real-world websites has still suffered from (1) open domainness, (2) limited context length, and (3) lack of inductive bias on HTML. We introduce WebAgent, an LLM-driven agent that learns from self-experience to complete tasks on real websites following natural language instructions. WebAgent plans ahead by decomposing instructions into canonical sub-instructions, summarizes long HTML documents into task-relevant snippets, and acts on websites via Python programs generated from those. We design WebAgent with Flan-U-PaLM, for grounded code generation, and HTML-T5, new pre-trained LLMs for long HTML documents using local and global attention mechanisms and a mixture of long-span denoising objectives, for planning and summarization. We empirically demonstrate that our modular recipe improves the success on real websites by over 50%, and that HTML-T5 is the best model to solve various HTML understanding tasks; achieving 18.7% higher success rate than the prior method on MiniWoB web automation benchmark, and SoTA performance on Mind2Web, an offline task planning evaluation.

Autores: Izzeddin Gur, Hiroki Furuta, Austin Huang, Mustafa Safdari, Yutaka Matsuo, Douglas Eck, Aleksandra Faust

Última actualización: 2024-02-25 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2307.12856

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.12856

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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