본 논문은 복잡한 환경에서 생존하고 번영하기 위해 인간이 환경 탐색, 경험의 계층적 추상화를 통한 재사용 가능한 기술 개발, 그리고 지속적으로 성장하는 기술 레퍼토리의 공동 구축 등 정교한 자기 향상 메커니즘을 진화시켜 왔다는 점을 배경으로 제시합니다. 하지만 자율 웹 에이전트는 여전히 절차적 지식 추상화, 기술 개선, 기술 구성과 같은 중요한 자기 향상 능력이 부족합니다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 SkillWeaver라는 기술 중심 프레임워크를 소개합니다. SkillWeaver는 에이전트가 재사용 가능한 기술을 API로 자율적으로 합성하여 자기 향상을 가능하게 합니다. 새로운 웹사이트가 주어지면 에이전트는 자율적으로 기술을 발견하고, 연습을 위해 실행하며, 연습 경험을 강력한 API로 추출합니다. 반복적인 탐색을 통해 경량의 플러그 앤 플레이 API 라이브러리가 지속적으로 확장되어 에이전트의 기능이 크게 향상됩니다. WebArena와 실제 웹사이트에 대한 실험은 SkillWeaver의 효과를 입증하며, 각각 31.8% 및 39.8%의 상대적 성공률 향상을 달성했습니다. 또한, 강력한 에이전트가 합성한 API는 전이 가능한 기술을 통해 약한 에이전트를 크게 향상시켜 WebArena에서 최대 54.3%의 향상을 가져왔습니다. 이러한 결과는 다양한 웹사이트 상호 작용을 API로 다듬는 것이 효과적이며, 이를 다양한 웹 에이전트 간에 원활하게 공유할 수 있음을 보여줍니다.
