来自浙江大学、腾讯 AI 实验室和西湖大学的新论文：《WebVoyager: Building an End-to-End Web Agent with Large Multimodal Models》
这篇论文详细的讲解了如何借助 GPT-4V 这样的多模态模型，与开放网络中的网站交互，完成用户的各项指令。
如果你有做过类似的事情的话，会发现其实还是很有挑战的，因为让 AI 遵循指令操作网页，特定的网站相对容易，因为网页元素和路径比较固定，但是开放环境的话，每个网站都不一样，交互方式也千差万别，再加上浮动广告、弹出窗口和网页内容实时更新等等。
具体在实现层面，要先理解当前网页的内容，然后根据用户指令，在网页上选择正确的操作，根据操作的结果再继续下一步操作，直到完成任务。
举例来说，我们要去苹果官网查询，附近的哪个苹果店能买到特定型号的 iPad 保护壳（Smart Folio）。如果是人操作的话，要打开官网，找到配件页面，搜索关键字，找到配件查看详情，从详情页选择弹出位置搜索界面，输入邮编，找到最近的苹果店。但这系列操作对于 AI 来说还是很有挑战的。
那么 WebVoyager 是怎么来做的呢？
一、AI 如何浏览操作网页？
首先，WebVoyager 不是用的普通浏览器，而是基于 Selenium，这是一个自动化网页测试工具，可以方便的截图，可以自动化操作网页浏览器。
但是要让 GPT-4V 能识别和操作网页元素，还需要对网页上的可以操作的元素进行标记，WebVoyager 开发了一个叫 GPT-4-ACT4 的 JavaScript 工具，它能够根据网页元素的类型自动识别交互元素，并在这些元素上覆盖带有数字标记的黑色边框。
此外，GPT-4-ACT4 还能向智能体提供了一些辅助文本，如交互元素内的文字内容、元素类型以及 aria-label 属性中可能的注释文本，以简化观察过程。
如果你有些自动化测试代码的经验的话，可以知道我们可以用 JavaScript 或者 Python 脚本灵活的操作网页做任意操作，但是对于 AI 来说，如果让它直接写代码可能会出错率比较高，所以 WebVoyager 将常用的网页操作进行了归类，提供了有限的几种操作，例如：点击、输入、滚动、等待、返回上一页等等。
这样 AI 就不需要写代码，而是直接基于这几种操作给出清晰的指令，根据 AI 的指令，WebVoyager 将指令翻译成操作 Selenium 的代码操作网页。
这些为后面 GPT-4V 识别和提供后续指令提供了基础，否则 GPT-4V 无法清晰的描述出下一步要采取的操作。
二、如何让 AI 清晰的给出网页操作的指令？
然后就是 Prompt，Prompt 就是和 AI 交互的指令。要让 GPT-4V 帮助我们完成任务，光有截图还不够，还需要让 AI 能根据截图和任务，清晰的说明下一步如何操作，才能去相应的网站，借助外部工具进行交互。
WebVoyager 采用的是 ReAct 的 Prompt 框架，让 AI 能够根据目标任务和当前状态，推理出下一步的行动，每一步都采用：思考（Thought）、行动（Action）和观察（Observe）的结构，思考推理出行动，行动完成后观察行动后的结果，根据观察的结果进一步思考，思考推理出下一步的行动，这样一步步，直到完成任务。
举例来说要查询附近哪个苹果店可以买到特定型号的 iPad 保护壳，基于 ReAct 的框架是这样做的：
思考 1：我要找哪个苹果店可以买到特定型号的 iPad 保护壳，我需要打开苹果官网
行动 1：打开苹果官网
观察 1：苹果官网已经打开，上面有 Mac、iPhone、iPad、配件……导航
思考 2：iPad 保护壳属于配件，我已经打开配件页面
行动 2：点击打开配件页面
观察 2：配件页面打开，有导航，有推荐配件，有搜索框……
思考 3：我应该使用搜索框输入 Smart Folio 搜索
行动 3：在搜索框中输入 Smart Folio，点击搜索按钮
观察 3：列出了所有 Smart Folio 相关产品，第一项是 Smart Folio for iPad Pro 11，第二项是 Smart Folio for iPad……
思考 4：第一个搜索结果就是我想要的，我需要点击进入详情页面
行动 4：打开第一个 Smart Folio 详情页
观察 4：标题…介绍…图片…苹果商店……
思考 5：点击苹果商店链接查看有哪些商店
行动 5：点击苹果商店链接
观察 5：弹出对话框，有苹果商店列表 1,2,3,4…，有位置搜索框
思考 6：这些苹果商店离我太远，需要按照我的邮编寻找最近的
行动 6：输入邮编到位置输入框，搜索
观察 6：列出了新的苹果商店列表 1,2,3,4…
思考 7：第一个苹果商店就是离我最近的苹果店，任务完成
三、效果如何？
根据论文上的结果显示，WebVoyager 在任务成功率上达到了 55.7%。这个结果显然还达不到替代人类操作的效果，但是作为现阶段来说，已经算是个不错的成绩。未来随着 AI 能力的增强，成功率应该可以做到更高。
目前 WebVoyager 任务失败的原因主要有：
1. 导航失败
a) 如果智能体的搜索查询不够精确和明确，它会被海量无关搜索结果淹没。在这种情况下，智能体可能倾向于浏览这些不相关的结果，而不是纠正之前的错误；b) 当只有屏幕的一小部分可滚动时，智能体可能找不到正确的滚动区域，反复进行无效的滚动操作；c) 有时在网页中部，智能体难以决定是向上滚动还是向下滚动。
2. 视觉识别不足
a) 智能体无法正确理解一些不常见的模式，比如误将代表发音的字符或数学公式理解错了；b) 智能体没有识别出两次观察之间的微妙差异，误以为操作失败了；c) 由于元素之间位置接近，智能体有时会选错了操作对象。比如，它可能会将相邻的元素混淆，或者把日历上的数字误认为是数值标签。有时，文本信息对于区分密集的网页元素至关重要。
3. 幻觉
理解和遵循复杂的提示对智能体来说是一个重大挑战。此外，长时间的操作路径可能导致上下文过于冗长，从而妨碍了有效的指令执行。
总的来说，WebVoyager 是一个很不错的尝试，期待未来 AI 能真正的帮助我们操作网页，解放双手。
