SkillWeaver: Selbstverbesserndes Agenten-Framework durch entdeckte und verfeinerte Skills 47

小编 · 2025-04-13

SkillWeaver ist ein Framework, das Web-Agenten (z. B. Web-Roboter) durch das Entdecken und Verfeinern von Skills zur Selbstverbesserung befähigt. Web-Agenten können autonom erkunden und Skills synthetisieren, um sich selbst weiterzuentwickeln. Es abstrahiert Website-Interaktionen in wiederverwendbare Skills (APIs) und lässt Web-Agenten diese Skills auf neuen Websites autonom entdecken, üben und verfeinern — so wird die API-Bibliothek iterativ erweitert und die Agentenfähigkeiten werden gesteigert. SkillWeaver lässt sich u. a. für die Automatisierung von Web-Browsing-Aufgaben und viele weitere Szenarien einsetzen.

SkillWeaver: Selbstverbesserndes Agenten-Framework durch entdeckte und verfeinerte Skills

Was ist SkillWeaver?

SkillWeaver ist ein Framework, das es Web-Agenten (z. B. WebRobotern) ermöglicht, sich durch das Entdecken und Verfeinern von Fähigkeiten selbst zu verbessern. So können Web-Agenten durch autonomes Erkunden und die Synthese von Fähigkeiten eine Selbstoptimierung erreichen. Es abstrahiert Website-Interaktionen in wiederverwendbare Fähigkeiten (APIs) und ermöglicht es Web-Agenten, diese Fähigkeiten auf neuen Websites autonom zu entdecken, zu üben und zu verfeinern. Durch iterative Erkundung wird die API-Bibliothek kontinuierlich erweitert, um die Fähigkeiten der Agenten zu stärken. SkillWeaver kann in vielen Szenarien eingesetzt werden, etwa zur Automatisierung von Webbrowsing-Aufgaben und zur Verbesserung der Anpassungsfähigkeit von Agenten in komplexen digitalen Umgebungen. Darüber hinaus kann es Entwicklern dabei helfen, ihre eigenen AGI-Frameworks zu entwerfen, zu implementieren und zu testen.

SkillWeaver：能够通过自我发现和精炼技能实现自我改进的的智能体框架.webp

Funktionsmerkmale von SkillWeaver

Autonome Fähigkeitsentdeckung und -übung: Wenn Agenten auf neue Websites treffen, können sie potenzielle Fähigkeiten eigenständig entdecken und diese durch Praxis in robuste APIs verfeinern.
Iterative Erkundung und Leistungssteigerung: Durch kontinuierliches Erkunden und Hinzufügen neuer Fähigkeiten erweitern die Agenten ständig ihre leichtgewichtige, Plug-and-Play-API-Bibliothek, wodurch ihre Fähigkeiten deutlich verbessert werden.
Fähigkeitstransfer und -austausch: Die APIs, die von leistungsstärkeren Agenten synthetisiert wurden, können an weniger leistungsfähige Agenten weitergegeben werden, um den Lernprozess zu beschleunigen und die Entwicklung einer gemeinsamen Wissensbasis zu fördern.
Effiziente Leistungssteigerung: Experimente zeigen, dass SkillWeaver auf der WebArena-Plattform sowie auf realen Websites eine Erfolgsquote von 31,8 % bzw. 39,8 % erzielt.
Anpassung an komplexe Umgebungen: SkillWeaver ermöglicht es Agenten, sich besser an die hohe Vielfalt und Komplexität realer Websites anzupassen.

Anwendungsszenarien von SkillWeaver

Automatisierung von Webaufgaben: Automatisches Ausführen von Aufgaben wie Webbrowsing, Suche und Filterung sowie Extrahieren von Informationen aus Webseiten, z. B. Produktinformationen und Nutzerbewertungen in E-Commerce-Shops.
Komplexe Aufgabenkomposition: Kombination mehrerer einfacher Fähigkeiten zu komplexen Aufgaben, wie z. B. mehrstufige Operationen.
Wissensaustausch zwischen Agenten: Agenten teilen Fähigkeiten untereinander und steigern so die Gesamteffizienz.
Anpassung an komplexe Webumgebungen: Aufrechterhaltung hoher Effizienz in komplexen und sich ständig verändernden Webumgebungen.
Erstellung wiederverwendbarer Fähigkeitsbibliotheken: Erzeugung leichtgewichtiger, wiederverwendbarer Fähigkeitsbibliotheken, die für spätere Aufgaben bequem aufgerufen werden können.
Verbesserung der Entscheidungsfähigkeit: Durch die Fähigkeitssynthese werden die Entscheidungs- und Schlussfolgerungsfähigkeiten der Agenten verbessert.
Automatisierte Tests und Debugging: Sicherstellung der Zuverlässigkeit und Stabilität der Fähigkeiten.
Generalisierungsfähigkeit: Die synthetisierten Fähigkeiten sind auf verschiedenen Websites allgemein einsetzbar.
Low-Code-Entwicklung: Unterstützung von Entwicklern beim schnellen Aufbau und der Bereitstellung von Automatisierungsaufgaben bei gleichzeitiger Reduzierung des Programmieraufwands.

SkillWeaver应用场景.webp

Installation und Nutzung von SkillWeaver

Installation:Virtuelle Umgebung erstellen

conda create -n skillweaver python=3.10
conda activate skillweaver
pip install -r requirements.txt
playwright install

Anschließend die Openai-API konfigurieren:

export OPENAI_API_KEY=

Beispielcode

Im Folgenden finden Sie ein einfaches Beispiel, das zeigt, wie man mit SkillWeaver einen menschgesteuerten Agenten erstellt, der eine Suchaufgabe ausführt:

from skillweaver import Schema
from skillweaver.llms import OpenAI
# 创建 AGI 画布
skillweb = Schema(llm=OpenAI(openai_api_key="*****"))  # 设置全局变量
# 添加并暴露在 schema 中使用的技能
search, human = skillweb.load_skills(['SearchRetreival', 'HumanInputObserver'])
# 连接两个代理，并可以在此处指定自定义处理逻辑
skillweb.schedule([human, search])
# 运行
skillweb.run()

Github-Adresse:https://github.com/OSU-NLP-Group/SkillWeaver

Projekt-Hauptseite:https://osu-nlp-group.github.io/SkillWeaver/