WebDreamer是俄亥俄州立大学和Orby AI研究团队推出的基于模型规划的网络智能体，基于大型语言模型（LLMs），特别是GPT-4o，作为世界模型预测网站上的交互结果。框架模拟可能的用户行为和结果，帮助网络代理在复杂的网络环境中进行有效的规划和决策。WebDreamer的核心在于“做梦”概念，在实际采取行动前，用LLM预测每个可能步骤的结果，并选择最有可能实现目标的行动。这种方法提高了智能体的性能和安全性，减少实际网站交互的需求。
WebDreamer的主要功能基于模型的规划：用大型语言模型（LLMs）作为世界模型，为网络代理提供基于模型的规划能力，能在复杂的网络环境中执行任务。预测交互结果：预测用户在网站上可能采取的行动及其结果，例如点击一个按钮或输入文本后网页的变化。优化决策：基于模拟不同的行动路径，评估每种可能结果的优劣，确定最佳的行动方案。提高性能和效率：与反应式基线相比，WebDreamer在完成任务时表现更好，需要的交互次数更少，提高了效率。增强安全性：减少与真实网站的直接交互，降低因不可逆操作导致的风险，如意外提交表单或触发交易。多功能集成：作为插件与多种智能体集成，补充树搜索智能体的功能。WebDreamer的技术原理模拟函数（sim）：用LLMs模拟每个候选动作的结果。模拟函数基于自然语言描述预测行动后的状态变化，近似于状态转移函数。评分函数（score）：在模拟出可能的行动轨迹后，用LLMs作为评分函数，评估每个模拟轨迹与完成任务目标的接近程度。候选动作生成：采用两阶段方法生成候选动作，先采样出前k个动作，然后用LLM自我优化，去除不必要的动作进行模拟。迭代模拟和执行：智能体在每个决策点模拟多个可能的行动轨迹，选择得分最高的轨迹，执行相应的初始动作，根据实际结果更新模拟，重复此过程直到任务完成。部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）：将网络任务视为POMDP，考虑到网络环境的复杂性和部分可观测性。模型预测控制（MPC）：借鉴MPC方法，迭代模拟未来轨迹选择动作，避免代价高昂的真实世界探索。WebDreamer的项目地址GitHub仓库：https://github.com/OSU-NLP-Group/WebDreamerarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.06559WebDreamer的应用场景自动化网页任务：自动化执行各种网页任务，如填写表单、在线购物、数据输入等，减少人工干预。智能搜索和导航：在需要浏览多个网页以收集信息或完成任务时，帮助智能体更有效地搜索和导航。虚拟助手：作为个人或企业的虚拟助手，自动处理电子邮件、日程安排、在线预订等。电子商务：在电子商务平台中，自动化产品上架、价格比较、库存管理等任务。客户服务：自动化客户服务流程，如自动回答常见问题、处理退货和退款请求，提高客户服务效率。 
