論文の概要: WorkArena: How Capable Are Web Agents at Solving Common Knowledge Work Tasks?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07718v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 14:58:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 21:01:50.724694
• Title: WorkArena: How Capable Are Web Agents at Solving Common Knowledge Work Tasks?
• Title（参考訳）: WorkArena: 共通知識作業タスクの解決におけるWebエージェントの能力
• Authors: Alexandre Drouin, Maxime Gasse, Massimo Caccia, Issam H. Laradji, Manuel Del Verme, Tom Marty, L\'eo Boisvert, Megh Thakkar, Quentin Cappart, David Vazquez, Nicolas Chapados, Alexandre Lacoste
• Abstract要約: 本稿では,Webブラウザを介してソフトウェアと対話する大規模言語モデルベースエージェントについて検討する。 WorkArenaは、広く使用されているServiceNowプラットフォームに基づく29のタスクのベンチマークである。 BrowserGymは、そのようなエージェントの設計と評価のための環境である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.05288624713359
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the use of large language model-based agents for interacting with software via web browsers. Unlike prior work, we focus on measuring the agents' ability to perform tasks that span the typical daily work of knowledge workers utilizing enterprise software systems. To this end, we propose WorkArena, a remote-hosted benchmark of 29 tasks based on the widely-used ServiceNow platform. We also introduce BrowserGym, an environment for the design and evaluation of such agents, offering a rich set of actions as well as multimodal observations. Our empirical evaluation reveals that while current agents show promise on WorkArena, there remains a considerable gap towards achieving full task automation. Notably, our analysis uncovers a significant performance disparity between open and closed-source LLMs, highlighting a critical area for future exploration and development in the field.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Webブラウザを介してソフトウェアと対話する大規模言語モデルベースエージェントについて検討する。 従来の作業とは違って,エンタープライズソフトウェアシステムを利用した知識労働者の日常業務にまたがる作業を行うエージェントの能力の測定に重点を置いている。 そこで本稿では,広く使用されているservicenowプラットフォームに基づく29タスクの遠隔ホストベンチマークであるworkarenaを提案する。 また,このようなエージェントの設計と評価のための環境であるbrowsergymについても紹介する。 私たちの経験的評価によると、現在のエージェントはWorkArenaを約束しているが、完全なタスク自動化を達成するための大きなギャップが残っている。 特に,オープンソースLLMとクローズドソースLLMの大幅な性能格差を明らかにし,今後の研究・開発における重要な領域を明らかにする。

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