Apresentando o Agent-E: Uma Nova Era em Agentes da Web
O Agent-E melhora o desempenho em tarefas online com recursos inovadores e um design aprimorado.
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Índice
- O que é o Agent-E?
- Principais Recursos do Agent-E
- Arquitetura Hierárquica
- Destilação Flexível do DOM
- Observação de Mudanças
- Avaliação de Desempenho
- Taxas de Sucesso
- Tempos de Conclusão de Tarefas
- Consciência de Erros
- Princípios de Design para Sistemas Agentes
- Uso de Habilidades Primitivas
- Estruturas Hierárquicas
- Técnicas de Remoção de Ruído
- Fornecendo Feedback
- Apoio à Interação Humana
- Aprendizado Contínuo
- Implementação de Medidas de Segurança
- Escolha entre Agentes Genéricos e Especializados
- Desafios no Desenvolvimento de Agentes Web
- Domínios Web Complexos
- Problemas com Conteúdo Estático
- Variabilidade em Ambientes Web
- Direções Futuras
- Algoritmos de Aprendizado Aprimorados
- Melhorias na Interação com o Usuário
- Aplicações Mais Amplas
- Conclusão
- Fonte original
- Ligações de referência
Nos últimos anos, os agentes de IA começaram a mudar a forma como as tarefas são feitas online, tanto para pessoas quanto para empresas. Mas as maneiras de desenhar esses agentes e os sistemas que os suportam ainda estão em desenvolvimento. Este documento fala sobre um novo tipo de agente web chamado Agent-E e como ele melhora em relação aos modelos anteriores.
O que é o Agent-E?
O Agent-E é um novo agente web que fez várias melhorias arquitetônicas em comparação aos modelos anteriores. Essas melhorias incluem uma forma melhor de organizar tarefas, um método flexível para entender páginas web e um sistema que observa mudanças em uma página para ajudar o agente a se sair melhor.
Testamos o Agent-E usando um benchmark conhecido como WebVoyager, que mede como os agentes se saem em várias tarefas online. Os resultados mostraram que o Agent-E superou outros agentes web em muitas categorias, alcançando uma taxa de sucesso que é significativamente maior.
Principais Recursos do Agent-E
Arquitetura Hierárquica
Uma das principais melhorias no Agent-E é sua arquitetura hierárquica. Isso significa que o agente é estruturado em níveis, onde um nível cuida do planejamento e o outro gerencia a navegação. Essa separação permite que cada parte se concentre no que faz de melhor, resultando em um desempenho mais rápido e preciso nas tarefas.
Destilação Flexível do DOM
O Agent-E usa uma abordagem flexível para entender o Modelo de Objeto do Documento (DOM) de uma página web. O DOM representa a estrutura de uma página web, que pode ser confusa pela sua complexidade. O Agent-E tem vários métodos para simplificar e limpar essas informações, tornando mais fácil para o agente trabalhar com isso.
Observação de Mudanças
Outra característica inovadora do Agent-E é sua capacidade de observar mudanças em uma página web depois que ações são feitas. Isso significa que, após o agente fazer algo, como clicar em um botão, ele verifica o que aconteceu a seguir. Esse feedback ajuda a melhorar sua compreensão da página e orienta na decisão da próxima ação.
Avaliação de Desempenho
Para avaliar o quão bem o Agent-E se sai, avaliamos usando o benchmark WebVoyager. Esse benchmark consiste em tarefas que exigem navegação web em vários sites reais. Cada tarefa testa diferentes habilidades e requer que o agente responda de várias formas.
Taxas de Sucesso
O Agent-E alcançou uma taxa de sucesso de 73,2%. Isso significa que ele completou com sucesso mais de dois terços das tarefas que tentou. Esse desempenho é aproximadamente 20% melhor que o agente web baseado em texto anterior e 16% melhor que o melhor agente web multimodal.
Tempos de Conclusão de Tarefas
Quando se trata de quanto tempo as tarefas levam para serem concluídas, o Agent-E conseguiu terminar tarefas mais rapidamente do que os agentes anteriores. Em média, levou cerca de 150 segundos para completar uma tarefa com sucesso. Para tarefas que apresentaram problemas, levou cerca de 220 segundos. Isso indica que ele passa mais tempo tentando diferentes soluções quando enfrenta desafios.
Consciência de Erros
O Agent-E também se saiu bem em reconhecer quando cometeu erros. Mais da metade das tarefas que falhou foram casos em que o agente sabia que não tinha tido sucesso e comunicou isso ao usuário. Reconhecer falhas é crucial, pois pode ajudar o agente a aprender e melhorar com o tempo.
Princípios de Design para Sistemas Agentes
A partir do desenvolvimento do Agent-E, surgiram vários princípios de design importantes que podem ajudar na construção de agentes eficazes para várias tarefas.
Uso de Habilidades Primitivas
Um princípio chave é o uso de habilidades fundamentais. Essas são funções básicas que o agente pode realizar, como clicar em botões, digitar texto e obter informações de páginas web. Ter um conjunto bem definido de habilidades permite que o agente funcione de forma mais eficaz.
Estruturas Hierárquicas
Criar uma estrutura hierárquica para os agentes pode facilitar um gerenciamento de tarefas mais eficiente. Ao separar planejamento e execução, o agente pode lidar melhor com tarefas complexas e se recuperar de erros mais facilmente.
Técnicas de Remoção de Ruído
É essencial limpar e simplificar os dados com os quais um agente trabalha. Muito ruído pode levar a erros. Focando em informações relevantes e filtrando o que é desnecessário, os agentes podem tomar melhores decisões.
Fornecendo Feedback
Dar feedback sobre ações tomadas ajuda o agente a melhorar sua percepção do ambiente. Quando um agente sabe o que aconteceu como resultado de suas ações, ele pode fazer melhores escolhas no futuro.
Apoio à Interação Humana
Incluir formas de os humanos intervirem quando necessário é importante. Às vezes, os agentes podem ter dificuldades com tarefas específicas ou precisar de esclarecimento. Garantir que há uma forma de os usuários humanos intercederem pode construir confiança e aumentar a eficácia.
Aprendizado Contínuo
Para que os agentes sejam confiáveis, eles devem aprender com experiências passadas. Isso pode envolver a análise de tarefas concluídas e a coleta de dados para refinar seus processos. Revisar regularmente ações passadas permite uma melhoria contínua.
Implementação de Medidas de Segurança
Introduzir medidas de segurança nas funções do agente é vital. Essas medidas podem prevenir que o agente tome ações inadequadas ou caia em ataques destinados a manipular suas operações.
Escolha entre Agentes Genéricos e Especializados
Há um trade-off entre criar agentes que podem lidar com várias tarefas e aqueles voltados para tarefas específicas. Enquanto agentes genéricos podem realizar muitas funções, focar em uma área específica pode resultar em melhores resultados e desempenho.
Desafios no Desenvolvimento de Agentes Web
Embora agentes como o Agent-E mostrem potencial, ainda existem desafios no desenvolvimento de agentes web robustos.
Domínios Web Complexos
Os sites são frequentemente projetados para usuários humanos, o que pode ser confuso para agentes automatizados. A forma como as informações são apresentadas, especialmente com conteúdo rico ou interfaces complexas, pode dificultar a capacidade do agente de executar tarefas de forma suave.
Problemas com Conteúdo Estático
Alguns benchmarks usam informações fixas, que podem ficar desatualizadas rapidamente. Quando tarefas são baseadas em dados sensíveis ao tempo, isso pode levar a falhas, já que o agente está tentando completar tarefas com informações indisponíveis.
Variabilidade em Ambientes Web
O cenário online é dinâmico. Os sites mudam seu layout e conteúdo com frequência, o que pode afetar como os agentes realizam tarefas. Essa variabilidade pode desafiar o aprendizado e a adaptabilidade do agente.
Direções Futuras
Olhando para o futuro, existem várias áreas para desenvolvimento adicional na tecnologia de agentes web:
Algoritmos de Aprendizado Aprimorados
Melhorar os algoritmos de aprendizado que os agentes usam pode aumentar sua eficiência e eficácia. Ao adotar novas técnicas, os agentes podem se adaptar melhor ao ambiente web em rápida mudança.
Melhorias na Interação com o Usuário
Tornar a interação entre usuários e agentes mais intuitiva pode aumentar a satisfação do usuário. Melhorar como os agentes comunicam seus processos e resultados pode levar a uma experiência mais tranquila.
Aplicações Mais Amplas
Embora a navegação web seja uma aplicação significativa, esses sistemas podem se estender a várias áreas, incluindo atendimento ao cliente, extração de dados e testes automatizados. Ampliar o uso da tecnologia de agentes pode trazer vários benefícios em diferentes setores.
Conclusão
O Agent-E representa um avanço significativo no desenvolvimento de agentes web. Sua combinação de arquitetura hierárquica, compreensão flexível do DOM e capacidades de observação de mudanças faz dele uma ferramenta poderosa para navegar no mundo online.
Por meio de avaliações com benchmarks como o WebVoyager, o Agent-E demonstrou seu potencial, alcançando altas taxas de sucesso, tempos de conclusão de tarefas rápidos e maior consciência de erros. Os insights obtidos a partir de seu desenvolvimento fornecem uma base sólida para projetar futuros agentes que possam lidar com tarefas complexas, melhorar a experiência do usuário e contribuir para a automação em várias áreas.
Título: Agent-E: From Autonomous Web Navigation to Foundational Design Principles in Agentic Systems
Resumo: AI Agents are changing the way work gets done, both in consumer and enterprise domains. However, the design patterns and architectures to build highly capable agents or multi-agent systems are still developing, and the understanding of the implication of various design choices and algorithms is still evolving. In this paper, we present our work on building a novel web agent, Agent-E \footnote{Our code is available at \url{https://github.com/EmergenceAI/Agent-E}}. Agent-E introduces numerous architectural improvements over prior state-of-the-art web agents such as hierarchical architecture, flexible DOM distillation and denoising method, and the concept of \textit{change observation} to guide the agent towards more accurate performance. We first present the results of an evaluation of Agent-E on WebVoyager benchmark dataset and show that Agent-E beats other SOTA text and multi-modal web agents on this benchmark in most categories by 10-30\%. We then synthesize our learnings from the development of Agent-E into general design principles for developing agentic systems. These include the use of domain-specific primitive skills, the importance of distillation and de-noising of environmental observations, the advantages of a hierarchical architecture, and the role of agentic self-improvement to enhance agent efficiency and efficacy as the agent gathers experience.
Autores: Tamer Abuelsaad, Deepak Akkil, Prasenjit Dey, Ashish Jagmohan, Aditya Vempaty, Ravi Kokku
Última atualização: 2024-07-17 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2407.13032
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.13032
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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