論文の概要: AgentTrek: Agent Trajectory Synthesis via Guiding Replay with Web Tutorials
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09605v2
- Date: Mon, 03 Mar 2025 18:59:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-05 19:10:40.407468
- Title: AgentTrek: Agent Trajectory Synthesis via Guiding Replay with Web Tutorials
- Title（参考訳）: AgentTrek: Webチュートリアルによるリプレイ誘導によるエージェント軌道合成
- Authors: Yiheng Xu, Dunjie Lu, Zhennan Shen, Junli Wang, Zekun Wang, Yuchen Mao, Caiming Xiong, Tao Yu,
- Abstract要約: 既存のアプローチは高価な人間のアノテーションに依存しており、大規模には持続不可能である。
本稿では,Webエージェントトラジェクトリを生成するスケーラブルなデータ合成パイプラインであるAgentTrekを提案する。
完全に自動化されたアプローチは、データ収集コストを大幅に削減し、人間のアノテータを使わずに、高品質な軌道を0.55ドルに抑えることができます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.376263056033046
- License:
- Abstract: Graphical User Interface (GUI) agents can automate complex tasks across digital environments, but their development is hindered by the scarcity of high-quality trajectory data for training. Existing approaches rely on expensive human annotation, making them unsustainable at scale. We propose AgentTrek, a scalable data synthesis pipeline that generates web agent trajectories by leveraging publicly available tutorials. Our three-stage method: (1) automatically harvests and filters tutorial-like texts from the internet using a specialized classification model, (2) transforms these texts into structured task specifications with step-by-step instructions, and (3) employs a visual-language model (VLM) agent to execute these instructions in real environments, while a VLM-based evaluator verifies trajectory correctness. The synthesized trajectories encompass multiple modalities, including text-based HTML observations with function-calling API actions, and vision-based screenshot observations with pixel-level actions. This multimodal data, enriched with chain-of-thought reasoning, enables agents to achieve state-of-the-art performance on both textual web browsing benchmarks (e.g., WebArena) and visual web grounding and browsing benchmarks (e.g., ScreenSpot Web and Multimodal Mind2Web). Furthermore, our fully automated approach significantly reduces data collection costs, achieving a cost of just $0.55 per high-quality trajectory without human annotators. Our work demonstrates that guided replay using web tutorials is a practical and scalable strategy for training advanced GUI agents, paving the way for more capable and autonomous digital assistants.
- Abstract（参考訳）: グラフィカルユーザインタフェース(GUI)エージェントは、デジタル環境全体にわたる複雑なタスクを自動化することができるが、それらの開発は、トレーニングのための高品質なトラジェクトリデータの不足によって妨げられる。
既存のアプローチは高価な人間のアノテーションに依存しており、大規模には持続不可能である。
本稿では,Webエージェントトラジェクトリを生成するスケーラブルなデータ合成パイプラインであるAgentTrekを提案する。
この3段階の手法では,(1)特定の分類モデルを用いてインターネットからチュートリアル風のテキストを自動的に抽出・フィルタリングし,(2)ステップバイステップの指示でこれらのテキストを構造化タスク仕様に変換し,(3)ビジュアル言語モデル(VLM)エージェントを用いて実環境下でこれらの命令を実行する。
合成トラジェクトリは、関数呼び出しAPIアクションによるテキストベースのHTML観察や、ピクセルレベルのアクションによる視覚ベースのスクリーンショット観察など、複数のモダリティを含んでいる。
このマルチモーダルデータはチェーン・オブ・シークレットの推論に富んだもので、エージェントはテキストWebブラウジングベンチマーク(例:WebArena)とビジュアルWebグラウンドとブラウジングベンチマーク(例:ScreenSpot WebとMultimodal Mind2Web)の両方で最先端のパフォーマンスを達成することができる。
さらに、完全に自動化されたアプローチはデータ収集コストを大幅に削減し、人間のアノテータを使わずに高品質な軌道を0.55ドルに抑えることができる。
我々の研究は、Webチュートリアルを使ったガイド付きリプレイは、高度なGUIエージェントを訓練するための実用的でスケーラブルな戦略であり、より有能で自律的なデジタルアシスタントへの道を開くことを実証している。
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