[AI学术] 基于应用行为建模的高效 Token 使用 Web 代理

AI 代理在多种任务上表现出色，推动了对代理基础设施的大规模投入，但随之而来的 token 处理成本也在快速上升。Web 代理通过解析网页应用的用户界面并进行交互，实现自然语言描述的任务自动化。本文提出 OdoBot，一种新型 Web 代理架构，它通过分析成功任务执行示例，构建底层应用的行为模型，从而在保持或提升成功率的同时，大幅降低 token 消耗。实验在 Canvas 学习管理系统上选取 45 项任务进行评估，结果显示 OdoBot 相比两种最先进的竞争代理（Agent‑E 与 WebVoyager）分别节省了 44% 和 80% 的 token，并且在任务成功率上超过了 WebVoyager。

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