ウェブエージェントを構築して、個人のコンピューターデバイスを直接制御してタスクを自動化することは、従来の関数呼び出しエージェントを構築するよりも大幅に困難です。その理由は以下の通りです:

• タスクの複雑さ: 電子メールを送信するという単純なタスクでも、ウェブエージェントには複数のステップが必要です - Gmailのウェブサイトを開く、検索バーをクリックする、メールを入力する、返信ボタンをクリックする、最後に送信をクリックするなどです。これらの各ステップにはエラーの可能性があり、エージェントにより強力な記憶力と推論能力が要求されます。

• インターフェースの理解: エージェントはHTML/XMLの構造を解析したり、コンピューービジョンの手法を使ってスクリーンショットを分析したりして、ユーザーインターフェースを正確に理解する必要があります。関連情報を抽出し、次の行動を決定するのは複雑な課題です。

• 位置精度: ボタンや入力フィールドなどのUIエレメントを正確に特定して操作することが、エージェントの成功には不可欠です。OCRや複数のモデルを組み合わせる手法が有望ですが、これは依然として大きな障壁です。

• 速度と効率: この種のエージェントは、簡単なタスクでも複数のステップを踏む必要があるため、本質的に従来のエージェントよりも効率が低くなります。速度と全体的なタスク完了率の向上が重要な目標です。

• 正確性と信頼性: エージェントが無限ループに陥ったり間違いを犯したりすることなく、確実にタスクを実行できるようにすることが、実用アプリケーションにとって重要です。これらの正確性と信頼性の課題に取り組むことが重要な焦点領域です。

これらの課題にもかかわらず、幅広い個人的・業務的タスクを処理できるウェブエージェントの潜在的な利点は大きいです。コンピュータービジョン、言語モデル、タスク計画などの分野での継続的な研究開発が、この分野の技術進歩に役立っています。

ウェブエージェントがユーザーインターフェースを理解し、それと対話するために使う主な3つのアプローチは以下の通りです:

1. HTML/XMLベースのアプローチ:

   • エージェントはウェブサイトのHTML構造またはXML構造を抽出し、このデータを使ってレイアウトと対話的要素を理解します。
   • エージェントはこの知識を使って、入力フィールド、ボタン、リンクなどの特定のUIエレメントを特定し、それらと対話することができます。
   • このアプローチは比較的成熟していますが、複雑または構造が悪いウェブサイトを扱う際に限界があります。

2. ビジョンベースのアプローチ:

   • エージェントはコンピュータービジョンモデルを使ってユーザーインターフェースのスクリーンショットや画像を分析します。
   • これにより、エージェントはHTML/XMLデータがない場合でもUIエレメントを特定し、位置を特定することができます。
   • サリエンシーマッピングや光学文字認識(OCR)などの手法を使って、対話的要素の正確な座標を特定します。
   • 言語モデル(GPT-4など)とビジョンモデルを組み合わせることで、このアプローチの精度を向上させることができます。

3. ハイブリッドアプローチ:

   • これはHTML/XMLベースのアプローチとビジョンベースのアプローチの長所を組み合わせたものです。
   • エージェントはウェブサイトからの構造化データと、スクリーンショットからの視覚情報の両方を使ってインターフェースを理解します。
   • このアプローチにより、より幅広いウェブサイト構造に対応し、UIエレメントとの対話の精度を高めることができます。

ウェブエージェントを効果的に構築するための主な課題は以下の通りです:

1. 速度: ウェブ上の対話は複数のステップを必要とするため、ウェブエージェントは従来の関数呼び出しエージェントよりも遅くなる可能性があります。
2. 正確性: UIエレメントを正確に特定して操作するのは、高度なコンピュータービジョンと言語理解の能力を必要とする複雑な課題です。
3. タスク完了: コンテキストを維持し、無限ループを避けることが、ウェブエージェントが複雑なタスクを確実に完了するために重要です。

これらの課題にもかかわらず、ウェブエージェントには幅広い用途を開く可能性があります。特にウェブスクレイピングの分野では、あらゆるウェブサイトと対話できる能力が非常に価値があります。WebQLのようなプロジェクトは、これらの汎用ウェブエージェントの構築を容易にしています。

最初に気づいたことは、このタイプのウェブ、モバイル、またはデスクトップエージェントが個人のコンピューターデバイスを直接制御できるようにするのは、通常の関数呼び出しエージェントの構築よりも桁違いに難しいということです。例えば、単純な受信箱管理エージェントを構築して電子メールを送信できるようにするとします。通常の関数呼び出しエージェントの場合、「電子メールを送信する」という事前定義された関数を呼び出し、メールの内容を渡すだけで完了します。エラーの余地はほとんどありません。

しかし、ウェブエージェントに電子メールを送信するという単純なタスクを完了させようとすると、少なくとも4つの異なるステップを踏む必要があります。まず、Gmailのウェブサイトをブラウザで開き、検索バーをクリック、返信するメールを検索、検索結果からメールを選択、返信ボタンをクリック、レスポンスを入力、送信をクリックする必要があります。つまり、基本的なタスクを完了するにも多くのステップが必要になります。この過程にはエラーの余地が多く、エージェントには過去の行動を記憶し、同じ間違いを繰り返さないための強力な記憶力と推論能力が必要です。

つまり、構築するのはずっと難しいのですが、この能力が実現できれば、非常に興味深く、多くの大きな市場の可能性が開かれます。

このシステムはどのように機能するのでしょうか? 一般的に3つの主要なアプローチがあります:

1. HTMLまたはXMLベースのアプローチ: ウェブサイトのHTML文書を抽出し、そのHTML DOMエレメントをエージェントに提供することで、エージェントがウェブサイトの構造を理解し、次の行動を決定できるようにします。これが最も成熟した方法ですが、画像を含むタスクには限界があります。

2. ビジョンベースのアプローチ: 元のHTMLコードではなく、スクリーンショットを撮影し、マルチモーダルモデルに送信することで、モデルがそれを理解、推論、次のステップを計画できるようにします。この手法の最も難しい部分は、正確にUIエレメントの位置を特定することです。

3. ハイブリッドアプローチ: HTMLやXMLベースのアプローチとビジョンベースのアプローチの長所を組み合わせ、言語モデルとOCRを使って精度を向上させる取り組みもあります。

全体として、これらのウェブおよびモバイルデスクトップエージェントには3つの主な課題があります: 速度、正確性、タスク完了です。ただし、これらの制限にもかかわらず、特にウェブスクレイピングの分野では、あらゆるウェブサイトのコンテンツにアクセスできる汎用APIを構築できるため、有用なツールを構築することができます。

この分野で有望なプロジェクトの1つがWebQLで、エージェントがUIエレメントと対話するための正確な位置特定を解決するために設計されています。WebQLを使えば、URLといくつかの変数を変更するだけで、さまざまなウェブサイトにわたる汎用的な電子商取引製品情報スクレイパーを作成できます。

これらのマルチモーダルアプローチの可能性は非常に興味深く、コミュニティが構築し始めるさまざまなウェブやモバイルエージェントを楽しみにしています。この話題に興味がある場合は、ぜひ教えてください。より詳細なビデオを作成したいと思います。

個人のコンピューターデバイスを直接制御してタスクを自動化するウェブエージェントの開発には、いくつかの主要な問題が存在し、それらに取り組む必要があります:

1. 速度: このタイプのエージェントは、簡単なタスクでも複数のステップを踏む必要があるため、本質的に従来の関数呼び出しエージェントよりも効率が低くなります。

2. 正確性: ウェブサイトやアプリケーションの特定のUIエレメントを正確に特定して操作することは大きな課題です。HTML/XML構造、マルチモーダルモデル、OCRとCLIPの組み合わせなどのアプローチが進歩を見せていますが、まだ改善の余地があります。

3. タスク完了: ウェブエージェントは無限ループに陥ったり、これまでの手順を忘れて同じ問題に繰り返し遭遇したりすることがあります。このコンテキストの維持とタスク完了の問題を解決することが、これらのエージェントの採用を増やすために重要です。

これらの問題に取り組むために、さまざまな手法とツールが探索されています:

• HTML/XMLベースのアプローチ: HTMLの構造を抽出して整理し、エージェントにより管理しやすいコンテキストを提供することが有望ですが、画像を含むタスクや設計の悪いウェブサイトには限界があります。

• マルチモーダルアプローチ: スクリーンショット分析、OCR、CLIPなどのコンピュータービジョン手法を使ってUIを理解し、対話的要素の位置を特定することで精度が向上していますが、複雑または密集したインターフェースでは依然として課題があります。

• 専用モデル: GUI スクリーンショットの理解と操作を専門に設計したCook Agentなどの視覚言語モデルは、ウェブやモバイルのタスク完了においてより良いパフォーマンスを示しています。

• WebQL: このオープンソースライブラリは、UIエレメントの位置特定と操作を簡単に定義できるようにし、正確なウェブエージェントの構築プロセスを簡素化しています。

これらの手法とツールを活用することで、開発者はウェブスクレイピングから複雑なワークフローまで、幅広いウェブベースのタスクを処理できるパワフルなウェブエージェントを構築し始めることができます。重要なのは、速度、正確性、タスク完了の課題に対処するための適切なアプローチのバランスを見つけることです。

ウェブスクレイピングの主な課題の1つは、各ウェブサイトの構造やレイアウトが時間とともに変化するため、カスタムスクレイパーを維持する必要があることでした。しかし、ウェブブラウザのユーザーインターフェースを直接制御できるウェブエージェントの登場により、より汎用的で堅牢なウェブスクレイパーを構築する新しい可能性が開かれています。

これらのウェブエージェントは、大規模な言語モデルやコンピュータービジョンの手法を活用して、ウェブインターフェースをより人間らしい方法で理解し、対話することができます。クリック、スクロール、入力などの実際のユーザー操作をシミュレートすることで、これらのエージェントは、カスタムコードを必要とせずに、さまざまなウェブ