---
# System prepended metadata

title: 多模態網頁代理人訓練與評估

---

##  多模態網頁代理人訓練與評估

### Multimodal Web Agent Training and Evaluation: From VisualWebArena to InSTA

---
Notebooklm語音簡介
https://notebooklm.google.com/notebook/dcba238f-7cd6-4b54-b85f-72775c0685a0/audio

### 1. 前言（Introduction）

隨著大型語言模型（LLMs）與視覺語言模型（VLMs）的快速發展，研究人員開始關注如何設計可操作網頁任務的通用多模態代理人（Multimodal Web Agent）。這類代理人須結合 HTML 結構理解、視覺接地、語意推理與動作控制能力，完成如購物、資料查詢與內容比對等實際任務。本報告整理近期在 ACL 2024、arXiv 2025 等期刊中對於 VisualWebArena 與 InSTA 系統的探討，說明當前技術挑戰與發展趨勢。

---

### 2. 問題定義與研究動機（Problem Statement & Motivation）

雖然現行 LLM 在純文本任務上展現出良好表現，但在面對需解析複雜 HTML 結構、跨模態整合（如圖片與文字）、長步驟規劃與上下文保持等任務時仍顯不足。本研究動機為：

* 評估並提升多模態代理人在網頁互動任務上的能力。
* 探討如何設計有效的推理與搜尋策略來處理長序列任務。
* 建立一套大規模自動化資料產生與驗證流程以擴充訓練集。

---

### 3. 系統架構與方法（System Architecture & Methods）

#### 3.1 Multimodal Agent 架構

多模態代理人主要由以下模組構成：

* **視覺編碼器（Visual Encoder）**：處理網頁截圖、圖像內容。
* **語言解析器（Language Parser）**：理解使用者任務指令與頁面 HTML 結構。
* **決策模組（Planner + Controller）**：根據觀察回傳 CLICK、TYPE、HOVER 等低階指令。

#### 3.2 樹狀搜尋推理（Tree-Based Reasoning with LLMs）

研究提出樹狀搜尋演算法，讓 LLM 可多次取樣不同行動序列並以 **Value Function** 評估其可能性，進而選擇最有潛力的執行路徑。

#### 3.3 Value Function 預測器設計

Value Function v(s) 由多模態模型（如 GPT-4o）預測該狀態是否能成功完成任務，作為搜尋排序依據。

---

### 4. 環境與評估基準（Evaluation Environment）

#### 4.1 VisualWebArena

VisualWebArena 為基於 GitHub、Reddit、Amazon 的實際網頁環境，提供如下任務類型：

* 商品查詢與下單
* 評價比對與排序
* 討論串瀏覽與留言

任務設計需同時考慮 HTML 結構與圖像資訊，並符合 POMDP 模型特性。

#### 4.2 評估指標

* 成功率（Task Success Rate）
* 每步精準率（Step Accuracy）
* 長序列穩定性（Long-Horizon Consistency）

---

### 5. 資料生成與模型訓練（Data Generation & Training Pipeline）

#### 5.1 InSTA 資料管線

InSTA 提出合成任務生成與自動驗證流程，包含：

* 使用 LLaMA 生成具代表性的網頁任務說明。
* 建立可操作任務的行動序列並由 LLM 評估。
* 應用置信值估算（confidence 0.0–1.0）進行任務有效性篩選。

#### 5.2 自動驗證與擴充

驗證方法：觀察結束頁面是否達成任務條件，例如是否成功比價、成功下單。
資料涵蓋超過 150k 網域。

---

### 6. 實驗結果與分析（Results & Discussion）

#### 6.1 方法比較

* GPT-4o + Tree Search 成功率優於單一推理模型約 +12%（VisualWebArena）
* 合成資料較人類標記任務提升泛化能力超過 +120%

#### 6.2 錯誤分析

* 常見錯誤包括：過早停止、重複動作迴圈、空間推理失敗。
* 高階任務成功與否與規劃策略密切相關。

---

### 7. 挑戰與未來工作（Challenges & Future Work）

* 頁面內容改變導致動作序列失效。
* 無法處理具有破壞性的動作（如付款）難以復原。
* 搜尋過程耗時，尚待設計更高效的決策機制。
* 未來考慮導入 online RL 與多任務並行學習能力。

---

### 8. 結論（Conclusion）

本報告梳理多模態網頁代理人從 VisualWebArena 到 InSTA 系統的發展，並指出目前多模態模型在處理複雜互動任務上仍存在推理深度、資料規模與泛化能力等限制。然而，透過結合 Tree Search、Value Function 預測與大規模任務生成流程，可有效提升代理人任務完成能力，為未來自動化操作代理的研究與應用提供新契機。

---

### 附錄與視覺圖（Appendix & Diagrams）

* **VisualWebArena 任務例子圖**：展示典型任務指令與對應網頁內容（如：在 Amazon 搜尋商品、選擇評價最高者並結帳）。
* **Tree Search 推理圖**：顯示 LLM 於每一節點評估多個候選動作，形成決策樹，並透過 Value Function 導引搜尋策略。
* **InSTA 資料流程圖**：從任務語句生成 → 動作模擬 → 結果驗證 → 任務篩選與擴充，形成閉環資料管線，並支援自動訓練與評估。

（上述圖示可於簡報版補充，建議置於相對應段落處強化視覺理解。）
