WebArena是一个为构建自主智能体而开发的独立、可自我托管的逼真的网络环境。这个项目的目标是为研究人员和开发者提供一个基于Web的实验平台,让他们可以在模拟环境中测试和训练自律智能体。
black格式化工具确保代码的风格一致性,并通过mypy进行类型检查,确保代码的正确性。pre-commit工具来管理项目开发中的钩子流程。以下是简化后的安装步骤,用于初次配置WebArena环境:
# 安装Python 3.10 conda create -n webarena python=3.10; conda activate webarena pip install -r requirements.txt playwright install pip install -e . # 可选:开发环境配置 pip install -e ".[dev]" mypy --install-types --non-interactive browser_env agents evaluation_harness pip install pre-commit pre-commit install
WebArena的使用方式与OpenAI Gym类似。下面是一 段如何与环境交互的代码简要示例:
from browser_env import ScriptBrowserEnv, create_id_based_action # 初始化环境 env = ScriptBrowserEnv( headless=False, observation_type="accessibility_tree", current_viewport_only=True, viewport_size={"width": 1280, "height": 720}, ) # 通过JSON文件定义的配置准备环境 config_file = "config_files/0.json" obs, info = env.reset(options={"config_file": config_file}) # 创建随机动作 id = random.randint(0, 1000) action = create_id_based_action(f"click [id]") # 执行动作 obs, _, terminated, _, info = env.step(action)
为了确保评估的准确性,用户需按照指导设置自己的WebArena网站,并完成环境的初始配置和重置。评估过程涉及配置网站URL、生成测试配置文件、获取自动登录cookie等步骤。
重要步骤包括:
用户可以通过编写不同的提示模板来开发自己的智能体。基本的提示模板包含任务说明、例子观测与响应、行动结构以及元数据等信息。需要实现构造提示输入与提取操作的方法以完成智能体的动作执行逻辑。
如果使用WebArena的环境或数据,请引用以下论文:
@article{zhou2023webarena,
title={WebArena: A Realistic Web Environment for Building Autonomous Agents},
author={Zhou, Shuyan and Xu, Frank F and Zhu, Hao and others},
journal={arXiv preprint arXiv:2307.13854},
year={2023}
}
WebArena通过提供复杂的Web环境,致力于推动自主智能在Web交互领域的研究和实践。它为开发者和研究人员提供了全面的工具和资源来测试和改进智能体的性能。


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