Adapting Web Agents with Synthetic Supervision [80.9] Webエージェントは、環境固有のタスクやデモが不足しているため、新しいWebサイトへの適応に苦慮している。 最近の研究は、この課題に対処するために合成データ生成を探求している。 完全合成監視フレームワークであるSynthAgentを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 08 Nov 2025 18:45:33 GMT)
WEBエージェントを新たなサイトへ対応させるための合成データを活用するアプローチ。「(1) Task Synthesis with Categorized Exploration, which synthesizes diverse, environment specific tasks through categorized exploration. (2) Task Refinement during Trajectory Collection, which collects trajectories while refining task descriptions based on new observations to mitigate potential hallucinations. (3) Trajectory Refinement, which further improves collected trajectories using global context to edit noisy actions. (4) Agent Fine-tuning, which adapts the web agent to new environments under fully synthetic supervision.」という4ステップ構成。