6 октября 2026 года исследователи во главе с Сюаньваном Чжаном опубликовали статью о WebNavigator. Система меняет подход ИИ-агентов к работе с сайтами. Вместо того чтобы наугад перебирать варианты, она заранее, в автономном режиме, составляет карту возможных действий, а затем использует её, чтобы выбрать нужные шаги. В тестах на бенчмарке WebArena WebNavigator успешно выполнил 72,9% задач, охватывающих несколько сайтов, — это более чем вдвое выше результата лучших коммерческих агентов, о которых сообщалось ранее.
Как работает метод
WebNavigator создаёт граф взаимодействий — своего рода маршрутную карту, в которой отмечены все кликабельные элементы и формы на сайте. Для этого система проводит исследование «с нулевыми затратами токенов»: оно не требует расходов на API, поскольку выполняется офлайн. Получив задачу, агент действует по схеме Retrieve‑Reason‑Teleport: извлекает нужную часть графа, выбирает оптимальный маршрут и сразу переходит на нужную страницу. Прежнее отсутствие общей карты авторы называют «топологической слепотой».
Результаты и значение
В наборе заданий WebArena, охватывающем несколько сайтов, новый подход показал результат 72,9%. Согласно статье, это более чем вдвое превышает показатели «агентов корпоративного уровня». Метод также хорошо показал себя на бенчмарке OnlineMind2Web, хотя в аннотации точные цифры не приводятся. Работа показывает, что глобальное представление о сайте может быть важнее, чем улучшение самой языковой модели.
Почему это важно
Для разработчиков ботов, которые заполняют формы или собирают данные, более высокий показатель успеха означает меньше неудачных попыток и ручных исправлений. Такой подход может ускорить и удешевить автоматизированные веб-сервисы, сократив число затратных попыток методом проб и ошибок. Однако в статье пока не показано, как метод работает на сайтах, которые часто меняют структуру.
