Para peneliti memperkenalkan ColorBrowserAgent, agen yang berevolusi secara pengetahuan yang dirancang untuk mengatasi heterogenitas situs dan ketidakstabilan jangka panjang dalam otomatisasi web otonom. Sistem ini memanfaatkan adaptasi pengetahuan manusia-dalam-loop untuk mengubah umpan balik yang jarang menjadi pengetahuan domain yang dapat digunakan kembali dan menggunakan ringkasan progresif untuk menstabilkan interaksi yang diperpanjang.

  • Mencapai tingkat keberhasilan state-of-the-art sebesar 71,2% di WebArena.
  • Mempertahankan kinerja 47,4% dalam pengaturan transfer zero-shot di WebChoreArena.
  • Meningkatkan kepuasan pengguna secara relatif sebesar 19,3% dalam penempatan komersial.

Pendekatan ini menunjukkan ketangguhan dalam skenario dunia nyata dengan konsisten mengungguli baseline kuat di seluruh eksperimen ekstensif dan aplikasi industri.