明略科技(2718.HK)自研WebRetriever基准获ECCV 2026接收,破解Web Agent评测难题

2026-07-07 18:04:27未知 作者:徽声在线

随着人工智能技术的飞速发展,AI智能体已不再局限于简单的对话交互,而是开始向更为复杂的浏览器操作场景迈进。然而,在瞬息万变、充满弹窗和频繁改版的真实互联网环境中,AI智能体能否像人类一样独立完成任务,成为了当前AI技术走向实战应用的核心挑战。

近日,徽声在线获悉,明略科技在网络智能体(Web Agent)评测领域取得了重大突破,其研发的大规模综合基准WebRetriever的相关论文已被计算机视觉领域的国际顶级会议ECCV 2026正式接收。这一基准覆盖了800个真实在线网站和1,550项任务,首次在大规模真实网络环境下量化了智能体“到达正确页面”与“任务真正完成”之间的能力差距,为这一快速发展的领域树立了更为贴近真实应用的评测标准。

- Github代码库:https://github.com/Mininglamp-AI/WebRetriever

- WebRetriever评测榜单主页:https://mininglamp-ai.github.io/WebRetriever/

- Huggingface数据集资源:https://huggingface.co/datasets/Mininglamp-2718/WebRetriever

- Mano-P项目主页:https://github.com/Mininglamp-AI/Mano-P

三大系统性创新,破解Web Agent评测难题

当AI从对话交互迈向浏览器操作,如何客观、准确地衡量其任务完成能力,已成为业界亟待解决的关键问题。当前主流的评测方法普遍存在三大局限:一是数据规模有限且领域覆盖单一,难以全面反映智能体的真实能力;二是自动评判过度依赖视觉截图,难以捕捉细粒度的交互语义;三是将“导航成功”等同于“任务完成”,忽视了对最终交付结果的检验。

针对这些行业痛点,WebRetriever提出了一系列系统性的解决方案:


WebRetriever从数据集规模与多样性、自动化评估的可靠性以及面向部署的评估协议三个方面,解决了先前工作的关键局限性。图片来源:明略科技

1、拓展真实网络场景,突破单一评测束缚

WebRetriever构建了一个覆盖800个真实在线网站、1,550项任务的庞大评测集,横跨电商、金融、医疗、政务、教育等多个行业。这一评测集不仅涵盖了普通用户的日常操作,还包含了专业场景下的复杂需求,为智能体的评测提供了更为全面、真实的场景。

与以往同类真实在线(非镜像托管)基准相比,WebRetriever在覆盖广度与意图多样性上实现了显著提升。所有评测均在真实互联网环境中执行,充分考虑了网站的动态更新、改版与偶发弹窗等真实变量,确保评测结果能够最大程度地贴近实际应用场景。

2、融合多维交互信号,提升自动化评估精度

现有的自动评测方法大多仅依赖页面截图作为唯一判据,这种依赖视觉信息的方式难以还原智能体在搜索输入、条件筛选、请求参数等环节的实际操作,存在明显的评判盲区。

为此,明略科技团队创新性地提出了LLM-as-Judge框架——NavEval(导航评估)。NavEval在视觉信息的基础上,通过浏览器自动化工具完整捕获网络请求序列与操作轨迹,经过规则化过滤提取出细粒度的交互信号,再与任务描述、最终截图共同交由大模型进行综合研判。这一创新方法有效突破了仅看截图的评判盲区,提高了自动化评估的精度。

在大规模实验中,NavEval与人类专家判断的一致率达到了91.2%,显著高于此前同类方法的最佳水平(约81%);并在跨数据集验证中保持了97%的极高一致率,使得大规模场景下的自动化评测首次达到了可信赖的精度水平。


NavEval工作流示意图,图片来源:明略科技

3、设计三个评测协议,揭示导航与完成的本质差异

WebRetriever设计了三个评测协议,系统拆解了Web Agent的能力构成:第一个协议考察基础导航能力,即智能体能否准确到达目标页面;第二个协议测试在操作文档辅助下的导航表现,通过为智能体提供目标网站的操作文档,观察其导航成功率的提升幅度;第三个协议要求智能体从导航到信息提取,端到端独立完成完整任务。


网站操作文档的半自动构建流程图,图片来源:明略科技

实验结果显示,当前主流的Web Agent在纯导航任务上的成功率最高约为45%;但一旦进入端到端的完整任务,即使表现最好的模型,完成率也仅约20%,多数甚至不足15%。这一量化发现揭示了“到达正确页面”与“任务真正完成”之间存在着巨大的鸿沟,也为行业下一阶段的研究指明了重点聚焦的方向。

WebRetriever全球挑战赛即将拉开帷幕

作为一套面向真实互联网的开放评测基准,WebRetriever的价值不仅在于推动理论研究的发展,更在于拓展大模型Web Agent技术的应用边界。

徽声在线了解到,明略科技将于近期正式启动WebRetriever全球挑战赛。此次大赛将面向全球的研究者、开发者与技术团队开放,旨在在最贴近真实应用的评测环境中检验各自Web Agent的实战能力。

赛事的具体规则与报名方式将于近期另行公布,敬请期待!

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