arXiv cs.AI· Yinzhu Quan, Zefang Liu·· 9 天前AI 评分27
EconSkills：面向 Web Agent 的技能迁移与检索研究，基于实时经济数据
EconSkills: Studying Skill Transfer and Retrieval for Web Agents on Live Economic Data
AI 导读
EconSkills 是一个技能库与评测框架，将 EconWebArena 中已验证的轨迹蒸馏为参数化标准操作流程，用于检索实时经济数据。在受控迁移测试中，匹配技能相比无技能提示提升了成功率，并在配对成功任务上所需步骤更少；参数化技能提示明显优于原始轨迹提示。使用完整 50 技能库时，检索整体与无技能基线相当，在存在直接同族匹配的任务上表现最佳。
正文 · AI 翻译
摘要：Web 智能体经常重复访问相同的网站，然而大多数评估都丢弃了在先前成功交互中学到的流程。我们提出 EconSkills，一个技能库与评估框架，它将经过验证的 EconWebArena 轨迹提炼为用于检索实时经济数据的参数化标准操作流程。每项技能记录其适用范围、导航流程、站点特定指导、验证检查与恢复步骤，同时将源实例值替换为占位符。EconSkills 区分了两个问题：已知的相关流程能否迁移到留出任务，以及智能体在从技能库中选择时能否保持该收益。在受控迁移中，匹配的技能相比无技能提示提高了成功率，并在配对成功案例中需要更少的步骤。在评估的提示格式下，参数化技能提示显著优于相应的原始轨迹提示。在完整的 50 项技能库下，检索总体上与无技能基线相当，并在具有直接同族匹配的任务上表现最佳；其他任务上的近似匹配抵消了这些收益。浏览器轨迹进一步识别出程序性指导何时能缩短门户特定的导航，以及何时仍需语义验证。这些结果表明，可复用的经济类 Web 流程能够跨任务实例迁移，并为匹配感知的选择与上下文传递提供了具体的设计目标。
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2609.19523 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2609.19523v2 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.19523 arXiv 颁发的 DOI，经由 DataCite |
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发件人：Zefang Liu [查看电子邮件]
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2026年9月17日星期四 00:29:46 UTC（8,638 KB）
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2026年10月8日星期四 04:53:11 UTC（8,638 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org