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树搜索算法助力语言模型智能体优化网页交互决策

这个开源项目开发了一种创新的树搜索算法,提升了语言模型智能体在网页环境中的探索和规划能力。该方法在VisualWebArena和WebArena基准测试中得到验证,支持GPT-4和Llama-3等多种模型。项目提供完整文档,包括安装指南、评估流程和基线复现方法,为研究人员和开发者提供了实用工具。

Tree Search语言模型AI代理网页环境VisualWebArenaGithub开源项目

语言模型代理的树搜索

[<a href="https://jykoh.com/search-agents">网站</a>] [<a href="http://arxiv.org/abs/2407.01476">论文</a>]

概览

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VisualWebArenaWebArena基准测试上运行我们的方法。

待办事项

  • 为价值函数添加除gpt-4o以外的其他选项

新闻

安装

# 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 .

在(V)WA上的端到端评估

  1. 设置独立环境。 详情请查看此页面

  2. 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CMSGitLab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"
  1. 为每个测试示例生成配置文件:
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。

  1. 获取并保存所有网站的自动登录cookie:
bash prepare.sh
  1. 设置API密钥。

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
  1. 启动评估。例如,要复现我们的GPT-4o + 搜索代理,你可以运行提供的脚本:
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

运行Llama-3模型

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。

代理轨迹

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。

引用

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}
}

致谢

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><a href="https://github.com/web-arena-x/webarena" target="_blank">WebArena代码库</a>

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