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AgentTrek：通过网络教程引导重放合成代理轨迹
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种AgentTrek方法，通过自动收集网络教程生成高质量的多步骤轨迹数据，从而提高代理的训练效果和规划性能，且具备高成本效益。
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关键要点
- 本研究解决了高质量多步骤轨迹数据不足的问题。
- 高质量轨迹数据的缺乏限制了图形用户界面代理的有效训练。
- 提出的AgentTrek方法通过自动收集网络教程生成任务目标。
- AgentTrek方法合成高质量的代理轨迹，显著提升了代理的基础与规划性能。
- 与传统人工标注方法相比，AgentTrek方法更具成本效益。
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