論文の概要: WebPilot: A Versatile and Autonomous Multi-Agent System for Web Task Execution with Strategic Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15978v1
• Date: Wed, 28 Aug 2024 17:49:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 14:59:16.350306
• Title: WebPilot: A Versatile and Autonomous Multi-Agent System for Web Task Execution with Strategic Exploration
• Title（参考訳）: WebPilot: 戦略的探索によるWebタスク実行のための多機能で自律的なマルチエージェントシステム
• Authors: Yao Zhang, Zijian Ma, Yunpu Ma, Zhen Han, Yu Wu, Volker Tresp,
• Abstract要約: 既存のLLMベースのWebエージェントは、特定の州や行動に特有の厳格で専門家が設計したポリシーに依存している。 人間は未知を探索し、戦略を継続的に順応し、探索を通じてあいまいさを解消することで優れる。 我々は,モンテカルロ木探索(MCTS)を改良し,複雑なWeb環境をよりよく扱うマルチエージェントシステムであるWebPilotを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.8636989730348
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: LLM-based autonomous agents often fail to execute complex web tasks that require dynamic interaction due to the inherent uncertainty and complexity of these environments. Existing LLM-based web agents typically rely on rigid, expert-designed policies specific to certain states and actions, which lack the flexibility and generalizability needed to adapt to unseen tasks. In contrast, humans excel by exploring unknowns, continuously adapting strategies, and resolving ambiguities through exploration. To emulate human-like adaptability, web agents need strategic exploration and complex decision-making. Monte Carlo Tree Search (MCTS) is well-suited for this, but classical MCTS struggles with vast action spaces, unpredictable state transitions, and incomplete information in web tasks. In light of this, we develop WebPilot, a multi-agent system with a dual optimization strategy that improves MCTS to better handle complex web environments. Specifically, the Global Optimization phase involves generating a high-level plan by breaking down tasks into manageable subtasks and continuously refining this plan, thereby focusing the search process and mitigating the challenges posed by vast action spaces in classical MCTS. Subsequently, the Local Optimization phase executes each subtask using a tailored MCTS designed for complex environments, effectively addressing uncertainties and managing incomplete information. Experimental results on WebArena and MiniWoB++ demonstrate the effectiveness of WebPilot. Notably, on WebArena, WebPilot achieves SOTA performance with GPT-4, achieving a 93% relative increase in success rate over the concurrent tree search-based method. WebPilot marks a significant advancement in general autonomous agent capabilities, paving the way for more advanced and reliable decision-making in practical environments.
• Abstract（参考訳）: LLMベースの自律エージェントは、これらの環境の固有の不確実性や複雑さのために、動的相互作用を必要とする複雑なWebタスクの実行に失敗することが多い。 既存の LLM ベースの Web エージェントは、通常、特定の状態や行動に特有の厳格で専門家が設計したポリシーに依存している。 対照的に、人間は未知を探索し、戦略を継続的に順応し、探索を通じて曖昧さを解消することで優れている。 ヒューマンライクな適応性をエミュレートするためには、Webエージェントは戦略的探索と複雑な意思決定が必要である。 モンテカルロ木探索(MCTS)はこれに適しているが、古典的なMCTSは膨大なアクション空間、予測不可能な状態遷移、Webタスクにおける不完全な情報を扱う。 そこで我々は,複雑なWeb環境を扱うためにMCTSを改善する2つの最適化戦略を備えたマルチエージェントシステムであるWebPilotを開発した。 具体的には、Global Optimizationフェーズでは、タスクを管理可能なサブタスクに分割し、このプランを継続的に改善することにより、検索プロセスに集中し、古典的MCTSにおける巨大なアクションスペースによる課題を軽減することによって、ハイレベルなプランを生成する。 その後、ローカル最適化フェーズは、複雑な環境向けに設計された調整されたMCTSを使用して各サブタスクを実行し、不確実性に対処し、不完全な情報を管理する。 WebArenaとMiniWoB++の実験結果は、WebPilotの有効性を示している。 特に WebArena では,GPT-4 で SOTA のパフォーマンスを達成し,同時木探索法よりも 93% の成功率の向上を実現している。 WebPilotは、一般的な自律エージェントの能力を大幅に進歩させ、実用的な環境でより高度で信頼性の高い意思決定の道を開く。

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