論文の概要: Modeling Distinct Human Interaction in Web Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.17588v1
• Date: Thu, 19 Feb 2026 18:11:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-20 15:21:29.291008
• Title: Modeling Distinct Human Interaction in Web Agents
• Title（参考訳）: Webエージェントにおける個別のヒューマンインタラクションのモデル化
• Authors: Faria Huq, Zora Zhiruo Wang, Zhanqiu Guo, Venu Arvind Arangarajan, Tianyue Ou, Frank Xu, Shuyan Zhou, Graham Neubig, Jeffrey P. Bigham,
• Abstract要約: 我々は、協調的なWebタスク実行を支援するために、人間の介入をモデル化するタスクを紹介する。 エージェントとのユーザインタラクションの4つのパターンを特定します。 我々は、これらの介入認識モデルをライブWebナビゲーションエージェントにデプロイし、ユーザスタディで評価し、ユーザ評価エージェントの有用性が26.5%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.600507469754575
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite rapid progress in autonomous web agents, human involvement remains essential for shaping preferences and correcting agent behavior as tasks unfold. However, current agentic systems lack a principled understanding of when and why humans intervene, often proceeding autonomously past critical decision points or requesting unnecessary confirmation. In this work, we introduce the task of modeling human intervention to support collaborative web task execution. We collect CowCorpus, a dataset of 400 real-user web navigation trajectories containing over 4,200 interleaved human and agent actions. We identify four distinct patterns of user interaction with agents -- hands-off supervision, hands-on oversight, collaborative task-solving, and full user takeover. Leveraging these insights, we train language models (LMs) to anticipate when users are likely to intervene based on their interaction styles, yielding a 61.4-63.4% improvement in intervention prediction accuracy over base LMs. Finally, we deploy these intervention-aware models in live web navigation agents and evaluate them in a user study, finding a 26.5% increase in user-rated agent usefulness. Together, our results show structured modeling of human intervention leads to more adaptive, collaborative agents.
• Abstract（参考訳）: 自律的なWebエージェントの急速な進歩にもかかわらず、人間の関与は、タスクが展開するにつれて、好みを形作り、エージェントの振る舞いを修正するために不可欠である。 しかしながら、現在のエージェントシステムは、人間がいつ、なぜ介入し、しばしば自律的に重要な決定ポイントを通過したり、不必要な確認を要求するかという原則的な理解を欠いている。 本稿では,協調的なWebタスク実行を支援するために,人間の介入をモデル化するタスクを紹介する。 CowCorpusは、4,200以上のインターリーブされた人間とエージェントのアクションを含む400以上の実ユーザWebナビゲーショントラジェクトリのデータセットである。 エージェントとのユーザインタラクションの4つのパターンを特定します。 これらの知見を生かして、ユーザ間のインタラクションスタイルに基づいて介入する可能性の高い言語モデル(LM)をトレーニングし、ベースLMよりも介入予測精度が61.4-63.4%向上した。 最後に、これらの介入認識モデルをライブWebナビゲーションエージェントにデプロイし、ユーザスタディで評価し、ユーザ評価エージェントの有用性が26.5%向上した。 その結果,人間の介入の構造化モデリングにより,より適応的で協調的なエージェントが生まれることがわかった。

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