Weblica: Scalable and Reproducible Training Environments for Visual Web Agents
网络复杂、开放且不断变化,这使得扩展可视网络代理的训练数据变得具有挑战性。现有的数据收集尝试仍然仅限于用于监督微调的离线轨迹或用于 RL 训练的少数模拟环境,因此无法捕获网络多样性。我们提出了Weblica(Web Replica),一个用于构建可复制和可扩展的Web环境的框架。我们的框架利用 1) HTTP 级缓存来捕获和重播稳定的视觉状态,同时保留交互行为,以及 2) 基于 LLM 的环境合成......