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我们提出了一种推理时的树搜索算法,使语言模型代理能够在交互式网络环境中进行探索和多步规划。本仓库展示了如何在VisualWebArena和WebArena基准测试上运行我们的方法。
# 推荐Python 3.10或3.11 python -m venv venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt playwright install pip install -e .
设置独立环境。 详情请查看此页面。
配置每个网站的URL。
首先,将DATASET导出为visualwebarena:
export DATASET=visualwebarena
然后,设置网站的URL
export CLASSIFIEDS="<你的分类广告域名>:9980" export CLASSIFIEDS_RESET_TOKEN="4b61655535e7ed388f0d40a93600254c" # 分类广告网站的默认重置令牌,如果你编辑了docker-compose.yml,请更改 export SHOPPING="<你的购物网站域名>:7770" export REDDIT="<你的Reddit域名>:9999" export WIKIPEDIA="<你的维基百科域名>:8888" export HOMEPAGE="<你的主页域名>:4399"
如果你想在WebArena任务上运行,请确保也设置了CMS、GitLab和地图环境,然后设置它们各自的环境变量:
export DATASET=webarena export SHOPPING_ADMIN="<你的电子商务CMS域名>:7780/admin" export GITLAB="<你的GitLab域名>:8023" export MAP="<你的地图域名>:3000"
python scripts/generate_test_data.py
你将在config_files文件夹中看到生成的*.json文件。每个文件包含一个测试示例的配置。
bash prepare.sh
如果使用OpenAI模型,将有效的OpenAI API密钥(以sk-开头)设置为环境变量:
export OPENAI_API_KEY=你的密钥
bash scripts/run_vwa_shopping_search.sh
该脚本将使用我们论文中的默认超参数在完整的VWA购物任务集上运行搜索代理。请注意,包含字幕模型的基线默认在GPU上运行(例如,BLIP-2-T5XL作为字幕模型将占用大约12GB的GPU VRAM)。同样,scripts/中的其他bash脚本复现了其他VWA网站和纯文本WA环境的结果。
默认情况下,脚本运行带有搜索的代理实验。如果你希望复现基线结果(没有搜索),在执行run.py时设置--agent_type prompt。
如果你希望运行我们论文中的Llama-3模型,首先设置一个vLLM OpenAI兼容服务器。然后,更新scripts/run_llama_vwa_shopping_search.sh中的OPENAI_BASE_URL环境变量,以反映vLLM服务器运行的URL。这个特定脚本展示了如何在VWA购物环境中运行Llama-3代理;它在其他方面与运行其他环境的OpenAI脚本非常相似。
我们在这里发布了gpt-4o代理(使用gpt-4o作为奖励函数)的代理轨迹和结果。它们以run.py中指定的相同格式保存。
如果你发现我们的方法或代码有用,请考虑引用我们的论文 :
@article{koh2024tree,
title={Tree Search for Language Model Agents},
author={Koh, Jing Yu and McAleer, Stephen and Fried, Daniel and Salakhutdinov, Ruslan},
journal={arXiv preprint arXiv:2407.01476},
year={2024}
}
我们的代码主要基于<a href="https://github.com/web-arena-x/visualwebarena" target="_blank">VisualWebArena代码库</a>和<a href="https://github.com/web-arena-x/webarena" target="_blank">WebArena代码库</a>。


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