Odysseys2:一个长期网页智能体基准
来自卡内基梅隆大学和 Browser Use 的 100 个实时网络长期任务。表现最好的智能体完整完成了 100 个任务中的 47 个。
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来自卡内基梅隆大学和 Browser Use 的 100 个实时网络长期任务。表现最好的智能体完整完成了 100 个任务中的 47 个。
随着模型能力提升,浏览器框架必须做出改变。而且是大改。
浏览器智能体基准测试正在趋于饱和。这就是我们如何利用真实用户流量针对真实网络构建强化学习环境。
基准是一个数据集和一个评判者。评判者听起来像是个细节,但它才是最难的部分。
智能体不应有任何值得窃取的东西,也不应有任何值得保留的东西。以下是我们如何使用 AWS Bedrock AgentCore 实现这一目标。
我们将浏览器会话成本从每小时 $0.06 降至 $0.02,同时让浏览器启动和扩展速度更快。
我们使用开源的 Browser Use 库在 BU Bench 上运行了 Claude Fable 5。它取得了 80% 的得分,胜过所有其他模型。
我们在开源 browser-use 库之上运行的 SQS-to-Lambda 架构。
作为 Browser Use 首位工程师的一年错误,按时间顺序排列。
不要包装大语言模型,也不要包装它的工具。
每个访问网站的智能体都从零开始。我们让它们拥有记忆。
在 Online-Mind2Web 基准测试中达到 97%。有史以来的最高分。
我们基于真实生产数据构建了一个隐秘基准测试,并测试了所有主要云浏览器。
训练胜过提示。每一次都是。
从 AWS Lambda 到 Unikraft 微虚拟机,以及控制平面架构。
深入了解我们高度可扩展的 LLM-as-a-judge 评估平台,该平台解决了网页智能体的方差问题。
一项统计严谨的基准测试,比较顶级前沿模型在浏览器自动化方面的速度、成本和准确性。
我们如何让 Browser Use 保持不被检测
BU Bench V1(2026 年 1 月):所有主流 LLM 在 100 项高难度浏览器任务上的表现。Browser Use Cloud 得分为 78%,领先当时最佳开源模型 16 分。
所有价值都在经过强化学习训练的模型中,而不在你那一万行抽象代码里。
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