本研究提出了SkillWeaver框架，旨在提升自主网络代理的自我提升能力。通过发现和完善技能，代理能够自动合成可重用的技能作为API。实验证明，该框架在WebArena和现实网站上的成功率显著提高，最大增强效果达到54.3%。

本研究分析了自主网络代理在日常任务中的隐私泄露风险，提出了一种训练AI代理遵循数据最小化原则的方法，并开发了AgentDAM基准。研究结果表明，部分AI代理仍处理敏感信息，而基于提示的方法能够有效降低隐私风险。