論文の概要: R2D2: Remembering, Reflecting and Dynamic Decision Making for Web Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12485v1
• Date: Tue, 21 Jan 2025 20:21:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 13:30:00.674877
• Title: R2D2: Remembering, Reflecting and Dynamic Decision Making for Web Agents
• Title（参考訳）: R2D2: Webエージェントのリマインド、リフレクション、動的決定
• Authors: Tenghao Huang, Kinjal Basu, Ibrahim Abdelaziz, Pavan Kapanipathi, Jonathan May, Muhao Chen,
• Abstract要約: 現在のモデルは、Web構造の可視化と理解が限られているため、効率的なナビゲーションとアクション実行に苦しむことが多い。 提案したR2D2フレームワークは,2つのパラダイムを統合することで,これらの課題に対処する。 本研究は,記憶を増強したナビゲーションと反射学習を組み合わせることで,Webエージェントの能力が向上することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.94879482534949
• License:
• Abstract: The proliferation of web agents necessitates advanced navigation and interaction strategies within complex web environments. Current models often struggle with efficient navigation and action execution due to limited visibility and understanding of web structures. Our proposed R2D2 framework addresses these challenges by integrating two paradigms: Remember and Reflect. The Remember paradigm utilizes a replay buffer that aids agents in reconstructing the web environment dynamically, thus enabling the formulation of a detailed ``map'' of previously visited pages. This helps in reducing navigational errors and optimizing the decision-making process during web interactions. Conversely, the Reflect paradigm allows agents to learn from past mistakes by providing a mechanism for error analysis and strategy refinement, enhancing overall task performance. We evaluate R2D2 using the WEBARENA benchmark, demonstrating significant improvements over existing methods, including a 50% reduction in navigation errors and a threefold increase in task completion rates. Our findings suggest that a combination of memory-enhanced navigation and reflective learning promisingly advances the capabilities of web agents, potentially benefiting various applications such as automated customer service and personal digital assistants.
• Abstract（参考訳）: Webエージェントの普及は、複雑なWeb環境における高度なナビゲーションとインタラクション戦略を必要とする。 現在のモデルは、Web構造の可視化と理解が限られているため、効率的なナビゲーションとアクション実行に苦しむことが多い。 提案したR2D2フレームワークは,2つのパラダイムを統合することで,これらの課題に対処する。 rememberパラダイムは、エージェントが動的にWeb環境を再構築するのを助けるリプレイバッファを利用する。 これはナビゲーションエラーの低減とWebインタラクション中の意思決定プロセスの最適化に役立つ。 逆に、リフレクションパラダイムは、エラー分析と戦略改善のためのメカニズムを提供することで、エージェントが過去の間違いから学ぶことを可能にする。 WEBARENAベンチマークを用いてR2D2を評価し,ナビゲーションエラーの50%削減,タスク完了率の3倍向上など,既存の手法よりも大幅に改善されていることを示す。 この結果から,メモリ強化ナビゲーションとリフレクティブ学習を組み合わせることで,Webエージェントの能力が向上し,自動カスタマーサービスやパーソナルデジタルアシスタントといった様々なアプリケーションにメリットが期待できる可能性が示唆された。

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