論文の概要: PAFFA: Premeditated Actions For Fast Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07958v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 22:51:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 23:20:26.484486
• Title: PAFFA: Premeditated Actions For Fast Agents
• Title（参考訳）: PAFFA: 高速エージェントのための準備されたアクション
• Authors: Shambhavi Krishna, Zheng Chen, Vaibhav Kumar, Xiaojiang Huang, Yingjie Li, Fan Yang, Xiang Li,
• Abstract要約: PAFFAは、再利用可能な、検証済みのブラウザインタラクション関数のAction API Libraryを通じて、Webインタラクション機能を強化するように設計されたフレームワークである。 Webサイト構造が進化しても、堅牢なパフォーマンスを維持しながら、推論コールを87%削減する。 このフレームワークはマルチページタスクの実行を加速し、自律的なWebエージェントの研究を進めるためのスケーラブルなソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.363582411971567
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Modern AI assistants have made significant progress in natural language understanding and API/tool integration, with emerging efforts to incorporate diverse interfaces (such as Web interfaces) for enhanced scalability and functionality. However, current approaches that heavily rely on repeated LLM-driven HTML parsing are computationally expensive and error-prone, particularly when handling dynamic web interfaces and multi-step tasks. To overcome these challenges, we introduce PAFFA (Premeditated Actions For Fast Agents), a framework designed to enhance web interaction capabilities through an Action API Library of reusable, verified browser interaction functions. By pre-computing interaction patterns and employing two core methodologies - "Dist-Map" for task-agnostic element distillation and "Unravel" for incremental page-wise exploration - PAFFA reduces inference calls by 87% while maintaining robust performance even as website structures evolve. This framework accelerates multi-page task execution and offers a scalable solution to advance autonomous web agent research.
• Abstract（参考訳）: 現代のAIアシスタントは、拡張されたスケーラビリティと機能のために、さまざまなインターフェース(Webインターフェースなど)を統合する新たな取り組みによって、自然言語理解とAPI/ツール統合において大きな進歩を遂げている。 しかし、LLM駆動のHTMLパースに強く依存する現在のアプローチは、特に動的Webインターフェースやマルチステップタスクを扱う場合、計算コストが高く、エラーが発生しやすい。 PAFFA(Premeditated Actions for Fast Agents)は,再利用可能なブラウザインタラクション機能を備えたAction APIライブラリを通じて,Webインタラクション機能を強化するためのフレームワークである。 インタラクションパターンを事前計算し、タスクに依存しない要素の蒸留に"Dist-Map"、ページ単位の漸進的な探索に"Unravel"という2つのコア方法論を採用することで、PAFFAはWebサイト構造が進化しても堅牢なパフォーマンスを維持しながら、推論呼び出しを87%削減する。 このフレームワークはマルチページタスクの実行を加速し、自律的なWebエージェントの研究を進めるためのスケーラブルなソリューションを提供する。

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