본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 웹 에이전트가 복잡한 웹 페이지를 효율적으로 탐색하는 데 직면한 문제를 해결하기 위해, DOM(Document Object Model)을 효율적으로 처리하는 새로운 패러다임인 Prune4Web을 소개합니다. Prune4Web은 LLM이 대규모 DOM을 직접 처리하는 대신, LLM이 생성한 실행 가능한 Python 스크립트를 통해 DOM 요소를 동적으로 필터링하는 'DOM Tree Pruning Programming'을 사용합니다. 이를 통해 정확한 액션 위치 지정을 용이하게 하고, 주의 집중 희석을 완화하며, 최종적으로 웹 자동화 성능을 향상시킵니다.
