Learning to Adapt: Self-Improving Web Agent via Cognitive-Aware Exploration

En 3 lignesSCALE est un framework d'auto-amélioration pour agents web basé sur MLLMs. Il utilise trois rôles adversariaux (Selector, Predictor, Judger) pour explorer autonomement les limites de l'agent et élargir ses capacités cognitives. SCALE-Hop optimise la planification globale. Un dataset SCALE-20k de 19 sites réels avec 20k démonstrations structurées valide l'approche sur plusieurs MLLMs.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain