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A Survey of WebAgents: Towards Next-Generation AI Agents for Web Automation with Large Foundation Models

Created by
  • Haebom

저자

Liangbo Ning, Ziran Liang, Zhuohang Jiang, Haohao Qu, Yujuan Ding, Wenqi Fan, Xiao-yong Wei, Shanru Lin, Hui Liu, Philip S. Yu, Qing Li

개요

본 논문은 웹 상의 반복적이고 시간 소모적인 작업들을 자동화하는 AI 에이전트, 특히 대규모 언어 모델(LFMs)을 기반으로 하는 WebAgents에 대한 연구 동향을 종합적으로 조망합니다. WebAgents의 아키텍처, 훈련 방법, 신뢰성 측면을 중점적으로 살펴보고, 향후 연구 방향을 제시합니다. 웹 기술의 발전으로 인한 삶의 질 저하 문제를 해결하기 위해 LFMs의 강점을 활용한 WebAgents 개발의 필요성을 강조하며, 사용자 지시에 따라 일상적인 웹 작업을 자동으로 수행하는 WebAgents의 잠재력을 탐구합니다.

시사점, 한계점

시사점:
LFMs 기반 WebAgents가 웹 상의 반복적 작업 자동화를 통해 사용자 편의성과 생산성을 크게 향상시킬 수 있음을 시사합니다.
WebAgents의 아키텍처, 훈련, 신뢰성에 대한 종합적인 분석을 통해 향후 연구 방향을 제시합니다.
LFMs를 활용한 WebAgents 개발에 대한 심도있는 이해를 제공합니다.
한계점:
본 논문은 기존 연구에 대한 조사 및 분석에 초점을 맞추고 있으며, 실제 WebAgents 시스템 구축 및 평가에 대한 내용은 포함하지 않습니다.
WebAgents의 신뢰성 및 안전성에 대한 우려와 이에 대한 해결 방안에 대한 논의가 더욱 심화될 필요가 있습니다.
특정 아키텍처나 훈련 방법에 대한 비교 분석이 부족하여, 각 접근 방식의 장단점에 대한 명확한 이해를 제공하지 못할 수 있습니다.
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