主要观点总结
文章介绍了机器之心AIxiv专栏过去数年的报道内容，以及网络智能体的相关研究和进展。文章指出，基于大语言模型（LLM）的网络智能体在实际交互中存在行动/观测空间与LLM训练数据空间不匹配的问题。来自伊利诺伊大学香槟分校和亚马逊的研究人员针对这一问题展开研究，并提出了基于AgentOccam的简单而强大的基线方法。AgentOccam通过对齐行动和观测空间，优化了智能体的策略，使其在WebArena任务上的表现优于以往及同期工作。
关键观点总结
关键观点1: 机器之心AIxiv专栏的报道内容
覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播，并欢迎优秀的工作投稿或联系报道。
关键观点2: 网络智能体的挑战
网络智能体在实际交互中存在行动/观测空间与LLM训练数据空间不匹配的问题，导致大语言模型的理解和推理能力无法充分发挥作用。
关键观点3: AgentOccam的研究内容
伊利诺伊大学香槟分校和亚马逊的研究人员选择和这些问题进一步对话，提出了基于AgentOccam的简单而强大的基线方法。他们通过对齐行动和观测空间，优化了智能体的策略，提高了其在WebArena任务上的表现。
关键观点4: AgentOccam的方法特点
AgentOccam通过减少非必要的网络交互动作、消除冗余和不相关的网页元素、引入规划动作等方法，构建了强大的网络智能体。它的观测空间包含了任务概述的通用指令、期望的输出和可用操作说明等信息。
关键观点5: AgentOccam的实验结果
AgentOccam在WebArena上的表现优于以往及同期工作，并且通过与复合策略方法结合使用，能够进一步提升任务成功率。
文章预览
AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。 投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 网络智能体旨在让一切基于网络功能的任务 自动发生。 比如你告诉智能体你的预算，它可以帮你预订酒店。既拥有海量常识，又能做长期规划的大语言模型（LLM），自然成为了智能体常用的基础模块。 于是上下文学习示例、任务技巧、多智能体协同、强化学习算法…… 一切适用于通用智能体的想法都抢着在大模型落地。 然而有一个问题始终横亘在 LLM 和智能体之间 ：基于 LLM 的网络智能体的行动 / 观测空间与 LLM 训练数据的空间相去甚远。 智能体在充斥着具身行为
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