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原文中文，约4600字，阅读约需11分钟。
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内容提要
介绍了WebCanvas在线评估框架，用于评估大型语言模型代理在真实网络环境中的表现。通过识别关键节点评估代理性能，并构建Mind2Web-Live数据集进行实验。实验结果显示，配备Memory模块和ReAct推理框架的代理在任务成功率上有显著提升。呼吁科研社区合作推动评估技术创新与完善。
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关键要点
- WebCanvas在线评估框架用于评估大型语言模型代理在真实网络环境中的表现。
- 现有评测方法局限于静态数据集和模拟网站，无法捕捉动态变化。
- WebCanvas提出了“关键节点”概念，确保评估的精准度。
- Mind2Web-Live数据集包含542个任务，实验显示配备Memory模块和ReAct推理框架的代理成功率显著提升。
- 评估体系分为步骤得分和任务得分，衡量Agent在关键节点的表现。
- 数据标注使用iMean Builder插件，记录用户交互行为，确保数据的准确性。
- 设计数据维护方案以应对网络环境变化，确保评测集的持续相关性。
- WebCanvas鼓励社区参与，推动数据质量提升和技术创新。
- 基础Agent框架由规划、观察、记忆和奖励模块组成，优化任务执行效率。
- 实验结果表明，整合原始标注数据的Reward模块能增强Agent能力。
- 呼吁科研社区合作，推动评测技术的创新与完善。
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