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(WebAgent)에 대한 연구 동향을 조사한 논문입니다. 특히, 최근 발전된 거대 언어 모델(LFMs)을 활용하여 WebAgent를 개발하고, 그 아키텍처, 학습 방법, 신뢰성 측면을 종합적으로 검토합니다. 웹 상의 일상적인 작업들을 자동화하여 사용자 편의성을 높이는 WebAgent의 잠재력을 탐구하고, 향후 연구 방향을 제시합니다.
시사점, 한계점
•
시사점:
◦
LFM 기반 WebAgent 개발 및 활용의 가능성과 중요성을 제시합니다.
◦
WebAgent의 아키텍처, 학습 방법, 신뢰성에 대한 종합적인 분석을 제공합니다.
◦
향후 WebAgent 연구를 위한 유망한 방향을 제시하여 후속 연구에 기여합니다.
◦
웹 기반 일상 업무 효율 증대에 대한 실질적인 해결책을 모색합니다.
•
한계점:
◦
아직 초기 단계 연구이므로, WebAgent의 실제 성능 및 안정성에 대한 검증이 부족할 수 있습니다.
◦
LFM의 한계 (예: 환각, 편향)가 WebAgent 성능에 미치는 영향에 대한 심층적인 분석이 필요합니다.
