論文の概要: WebLeaper: Empowering Efficiency and Efficacy in WebAgent via Enabling Info-Rich Seeking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.24697v1
• Date: Tue, 28 Oct 2025 17:51:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 15:35:37.323538
• Title: WebLeaper: Empowering Efficiency and Efficacy in WebAgent via Enabling Info-Rich Seeking
• Title（参考訳）: WebLeaper: WebAgentの効率性と効率性を高めるためにInfo-Rich 検索を有効活用する
• Authors: Zhengwei Tao, Haiyang Shen, Baixuan Li, Wenbiao Yin, Jialong Wu, Kuan Li, Zhongwang Zhang, Huifeng Yin, Rui Ye, Liwen Zhang, Xinyu Wang, Pengjun Xie, Jingren Zhou, Yong Jiang,
• Abstract要約: 情報検索は、自律的な推論と意思決定を可能にする中核的な能力である。 我々は、高カバレッジなISタスクを構築し、効率的なソリューショントラジェクトリを生成するためのフレームワークであるWebLeaperを提案する。 本手法は,強いベースラインに対する有効性と効率性の向上を継続的に達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.35109192765302
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Model (LLM)-based agents have emerged as a transformative approach for open-ended problem solving, with information seeking (IS) being a core capability that enables autonomous reasoning and decision-making. While prior research has largely focused on improving retrieval depth, we observe that current IS agents often suffer from low search efficiency, which in turn constrains overall performance. A key factor underlying this inefficiency is the sparsity of target entities in training tasks, which limits opportunities for agents to learn and generalize efficient search behaviors. To address these challenges, we propose WebLeaper, a framework for constructing high-coverage IS tasks and generating efficient solution trajectories. We formulate IS as a tree-structured reasoning problem, enabling a substantially larger set of target entities to be embedded within a constrained context. Leveraging curated Wikipedia tables, we propose three variants for synthesizing IS tasks, Basic, Union, and Reverse-Union, to systematically increase both IS efficiency and efficacy. Finally, we curate training trajectories by retaining only those that are simultaneously accurate and efficient, ensuring that the model is optimized for both correctness and search performance. Extensive experiments on both basic and comprehensive settings, conducted on five IS benchmarks, BrowserComp, GAIA, xbench-DeepSearch, WideSearch, and Seal-0, demonstrate that our method consistently achieves improvements in both effectiveness and efficiency over strong baselines.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントは、自律的推論と意思決定を可能にする中核的な能力である情報探索(IS)とともに、オープンエンドの問題解決のための変革的なアプローチとして登場した。 従来の研究は検索深度の改善に重点を置いてきたが、現在のISエージェントが探索効率の低下に悩まされることがしばしばあり、それによって全体的な性能が制約される。 この非効率性の根底にある重要な要因は、訓練タスクにおけるターゲットエンティティの空間性であり、エージェントが効率的な探索行動を学び、一般化する機会を制限する。 これらの課題に対処するため、我々は高カバレッジなISタスクを構築し、効率的なソリューショントラジェクトリを生成するためのフレームワークであるWebLeaperを提案する。 我々はISを木構造推論問題として定式化し、より大きなターゲットエンティティのセットを制約付きコンテキスト内に埋め込むことを可能にする。 キュレートしたウィキペディアのテーブルを活用し,ISタスク,ベーシック,ユニオン,リバース・ユニニオンの3つの変種を提案し,IS効率と有効性を体系的に向上させる。 最後に,モデルが精度と探索性能の両方に最適化されていることを保証し,同時に正確かつ効率のよいモデルのみを保持することにより,トレーニングトラジェクトリをキュレートする。 5つのISベンチマーク(BrowserComp, GAIA, xbench-DeepSearch, WideSearch, Seal-0)で実施された基本的および包括的設定の広範な実験により,本手法が強いベースラインよりも有効性と効率性の向上を一貫して達成できることが実証された。

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