Oossa

WebNavigator verdubbelt succes bij complexe webtaken

Een nieuwe methode bouwt een interactiegraaf die webagents de weg wijst en haalt 72,9% succes op WebArena-benchmarks.

Door Gepubliceerd door Oossa: 1 min lezen

Clay Banks · Unsplash

Onderzoekers onder leiding van Xuanwang Zhang publiceerden op 6 October 2026 een paper over WebNavigator. Het systeem verandert de manier waarop AI-agents websites doorlopen. In plaats van lukraak dingen uit te proberen, bouwt het vooraf offline een kaart van mogelijke acties. Die kaart helpt het vervolgens online de juiste stappen te kiezen. In tests op de WebArena-benchmark voltooide WebNavigator 72,9% van de taken op meerdere websites — meer dan twee keer zoveel als de beste commerciële agents die eerder waren gerapporteerd.

Zo werkt de methode

WebNavigator maakt een interactiegraaf: een soort routekaart waarop alle aanklikbare elementen en formulieren van een website staan. Dat gebeurt via verkenning die volgens de onderzoekers „nul tokens kost”, omdat die offline plaatsvindt en geen API-tegoed verbruikt. Zodra een taak binnenkomt, volgt de agent een werkwijze die Retrieve-Reason-Teleport heet: hij haalt het relevante deel van de graaf op, bepaalt de beste route en springt vervolgens rechtstreeks naar de benodigde pagina. De auteurs noemen het eerdere gebrek aan een overzichtskaart „topologische blindheid”.

Prestaties en gevolgen

Op de WebArena-testset voor taken op meerdere websites behaalde de nieuwe methode een succespercentage van 72,9%. Volgens de paper is dat meer dan twee keer zo hoog als de prestaties van „agents op ondernemingsniveau”. Ook op de OnlineMind2Web-benchmark presteerde de methode goed, al staan er geen exacte cijfers in de samenvatting. Het onderzoek wijst erop dat een breed overzicht van een website voor agents belangrijker kan zijn dan verbeteringen aan het onderliggende taalmodel.

Waarom het ertoe doet

Voor ontwikkelaars die bots bouwen om formulieren in te vullen of gegevens te verzamelen, betekent een hoger succespercentage minder mislukte pogingen en minder handmatig herstelwerk. De aanpak kan geautomatiseerde webdiensten sneller en goedkoper maken doordat er minder kostbare pogingen op basis van trial-and-error nodig zijn. De paper laat echter nog niet zien hoe de methode werkt op websites waarvan de indeling vaak verandert.

Was dit artikel nuttig?
Delen

Lees ook

Oossa · Nieuwsbrief

De AI-week, uitgelegd

Elke maandag: het nieuws dat ertoe doet, in gewone taal. Gratis, geen spam.